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Enregistrement W1429437766 · doi:10.19182/bft2013.318.a20518

Capacité des sols forestiers tropicaux de Guyane et de la Réunion à dépolluer les bois imprégnés de biocides

2013· article· fr· W1429437766 sur OpenAlexfundno aff
Alba Zaremski, Louis Gastonguay, Clara Zaremski, Fanny Chaffanel, Gaëtan Le Floch, Jacques Beauchêne

Notice bibliographique

RevueBOIS & FORETS DES TROPIQUES · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHydro-Québec
Mots-clésForestryArtHumanitiesGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le matériau bois a depuis longtemps fait l'objet de traitements fongicides ou insecticides dont l'impact sur les sols après lessivage constitue un réel problème écologique. À ce jour, l'essentiel des études sur la dégradation de ces produits toxiques a été mené à partir des micro-organismes isolés en laboratoire. La présente étude a cherché à affiner les connaissances concernant ces microorganismes, en particulier les champignons lignivores dégradant les polluants in situ, pour lesquels peu de données sont en fait disponibles. En vue de dépolluer des bois traités, la capacité des micro-organismes lignivores issus de sols forestiers tropicaux de la Guyane et de la Réunion pour dégrader des biocides toxiques a été évaluée. Il s'agit du pentachlorophénol (PCP) et des composés à base de cuivre chrome arsenic (CCA). Le suivi de la dégradation d'éprouvettes de pin rouge, Pinus resinosa, montre que le sol de Guyane est plus performant que celui de la Réunion en termes d'activité microbienne vis-à-vis de ces deux biocides. Une différence significative de la perte de masse des éprouvettes de pin rouge traitées au CCA et au PCP peut aller du simple au double (respectivement 18 % et 30 %). Ces résultats confirment que le CCA est moins lessivable et moins dégradable par les microorganismes de ces sols que le PCP. D'après le barème des pertes de masse en essais de laboratoire, ces bois ainsi traités seraient classés peu durables après trois ans de mise en contact avec le sol, alors que le traitement est prévu comme très durable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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