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Enregistrement W2090769853 · doi:10.4000/vertigo.12274

Estimation des teneurs en nitrates dans les eaux potables par l'utilisation de bandelettes réactives : un exercice d’éducation à l’environnement dans la vallée du Sourou au Burkina Faso

2012· article· fr· W2090769853 sur OpenAlexvenueno aff
Françis Rosillon, Boubacar Savadogo, Aminata Kaboré, Jean Noël Poda, Hortense Bado-Sama, Dayéri Dianou

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryPolitical scienceHumanitiesChemistryArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le cadre de l’application du contrat de rivière Sourou au Burkina Faso, une estimation des teneurs en nitrates dans les eaux a été effectuée en utilisant un test rapide par bandelettes réactives. De 2008 à 2011, 29 forages et puits et 9 points de prélèvement en eaux de surface localisés dans la vallée du Sourou ont fait l’objet d’une étude comparative entre le test bandelettes et l’analyse classique en laboratoire. Les résultats étaient comparables dans 90 % des cas. Nous avons pu vérifier simultanément par les deux méthodes que la norme de potabilité de l’OMS de 50 mg de nitrates par litre (NO3/L) était dépassée dans l’eau souterraine pour 12 ouvrages sur les 29 testés. Des concentrations supérieures à 500 mg de NO3/L ont parfois été observées. Les contaminations seraient d’origine multiple : défécation animale et humaine, latrines, eaux usées. L’utilisation de dynamite pour le creusement des ouvrages a aussi été évoquée. Au-delà de l’utilisation d’un test rapide pour produire, à faible coût, des données valables estimant les teneurs en nitrates dans les eaux, cette démarche revêt un caractère pédagogique à l’instar des opérations sources qui avaient été organisées en Belgique dans les années 90. Une transposition de cette activité d’éducation relative à l’environnement est suggérée au Burkina Faso en collaboration avec les écoles.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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