Crude Oil Metagenomics for Better Bioremediation of Contaminated Environments
Notice bibliographique
Résumé
Our planet suffers more and more from various pollution problems. The marine environments are always regarded as sewers without end and are then subjected to different types of toxic rich rejects leading to oceans and seas degradation. The marine environment becomes at the same time the witness and the actor of the history of the planet, and its chemical composition witnesses all the complexity of its evolution. Coastal regions are often where we find various pollutants. Seawater (Jaffrennou et al. 2007; Perez-Carrera et al. 2007), marine sediments (Wakeham, 1996), and interstitial water (Perez-Carrera et al., 2007) have shown this pollution. Petroleum hydrocarbons are among the most toxic compounds poured at sea. Known as the most significant pollutant, crude oil can persist for years (Burns & Teal 1979), with dangerous effects on coastal environments and negative effects on both the ecosystem and the marine biodiversity (Clark 1992; Rice et al., 1996). In marine environment, crude oil is subjected to physico-chemical and biological modifications, which enhance hydrocarbons solubility in the water and consequentially cause extensive damage to marine life, natural resources, and human health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».