Notice bibliographique
Résumé
Humans are notorious for disturbing terrestrial ecosystems worldwide, especially those that are in close proximity to urban areas. This disturbance has involved the accumulation of various types of chemical pollutants, of either agricultural or industrial origins, in both soil and water ecosystems. Pollutants have sometimes included essential plant nutrients, such as phosphate and nitrate, which have piled up throughout the years in many ecosystems as a consequence of aggressive agricultural practices, and a number of toxic or trace metals, e.g. iron, nickel or zinc that are important at low levels for the fitness of living organisms, but otherwise toxic at high concentrations (Ker & Charest 2010; Audet & Charest 2008). In order to reduce the load of toxic elements, scientists have used the natural capacity of several plant species to sequestrate them from the soil and, ultimately, render them harmless. This process, called phytoremediation, is rather slow, as most plants take years to build up their biomass but has been shown to be ‘boostable’ under experimental conditions in the presence of a particular group of plant symbionts in the soil – the arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) (Gohre & Paszkowski 2006). These latter organisms are now widely recognized as being very beneficial for purposes of phytoremediation, but their biodiversity in the most disturbed ecosystems is still virtually unknown. Are these fungi really abundant in heavily polluted soils, or are their communities shrunken down like those of other microorganisms in the presence of heavy pollution? In this issue of Molecular Ecology, the study by Hassan et al. (2011) provides answers to these specific questions by determining the extent of AMF biodiversity across several urbanized areas in the City of Montre´al.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,248 | 0,160 |
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 ».