Valoración de la calidad del agua de tres ciénagas del Magdalena Medio santandereano
Bibliographic record
Abstract
El presente proyecto evalúa la incidencia de la variabilidad climática en la calidad de agua en las ciénagas El Llanito, Paredes, y Río Viejo del Valle Medio del Río Magdalena, para ello se realizó un análisis de la calidad fisicoquímica en dos momentos hidrológicos contrastantes (Aguas altas y aguas bajas). El presente estudio se desarrolló a partir de la evaluación de variables fisicoquímicas y ambientales de muestras tomadas en seis campañas de monitoreo en las ciénagas en el periodo de 2013 y 2022, y que fueron suministradas por el laboratorio de hidrobiología de la Universidad Industrial de Santander (UIS). Se calculó y evaluó el índice de calidad del agua y estado trófico de las Ciénegas mediante los Índices de Estado Trófico Modificado por Toledo (IETm), Índice de Calidad de Agua ICA-IDEAM y Índice Canadian Water Quality Index (CWQI). Dichos índices fueron promediados por cada Ciénega, para generar el cálculo de desviación estándar y con ellos de la calidad del agua. Finalmente se encontró que en la temporada de aguas altas los valores de calidad de agua fueron menores a los valores obtenidos en la temporada de aguas bajas en las tres ciénagas, el Llanito y Paredes se obtuvo una calidad de agua buena en temporada aguas bajas y apta en temporada de aguas altas, para el caso de la ciénaga Río Viejo en ambos periodos hidrológicos es calidad apta.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".