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Enregistrement W2023248304 · doi:10.4000/vertigo.12633

Réhabilitation des sites pollués par phytoremédiation

2012· article· fr· W2023248304 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Nadia Origo, Stanislas Wicherek, Micheline Hotyat

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La phytoremédiation compte parmi les méthodes innovantes de dépollution des sols de plus en plus utilisées dans des milieux complexes en fonction de la nature des polluants à traiter. Elle fait partie de la famille des traitements biologiques appliqués aux sols pollués dont l’usage remonte au milieu des années 80, mais dont la généralisation ne date que des années 90. D’abord en pleine expansion en Amérique du Nord (États-Unis et Canada), la phytoremédiation était il y a encore une dizaine d’années très faiblement employée en Europe, en France, et en Afrique, notamment au Gabon. La phytoremédiation offre une réelle alternative, aussi bien écologique que paysagère et financière face aux techniques de dépollution traditionnelles telles que l’excavation, l’épandage ou l’incinération, pour aider à la réhabilitation des terrains contaminés et leur reconversion à des fins d’aménagement agricole, urbain ou de loisirs. La ferme expérimentale d’Auby ou le site Total de Vendin-Le-Vieil dans la région du Nord-Pas-de-Calais et celui des bourbiers de torchage de l’île Mandji au Gabon en sont de bons exemples. Même si cette technique présente des limites, notamment au niveau de la durée des traitements et de la revalorisation des résidus contaminés (cendres), elle demeure moins onéreuse et assez fiable. Elle s’inscrit aussi dans la durabilité, dans la mesure où la reconversion d’un site pollué en espace vert engendre d’une part un paysage verdoyant et d’autre part un système naturel de dépollution des terrains, ce qui de toute évidence facilitera la tâche des décideurs de l’aménagement raisonné du territoire.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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