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Enregistrement W3176831584 · doi:10.4267/dechets-sciences-techniques.3022

Problématiques du chrome et du plomb dans les lixiviats des décharges publiques des villes de Mohameddia et de Fès

2010· article· fr· W3176831584 sur OpenAlexaff
Salah Souabi, K. Touzar, Hajer Chtioui, Fouad Khalil, Kh. Digua, M. Tahiri

Notice bibliographique

RevueEnvironnement Ingénierie & Développement · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensSAIT Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude porte sur l’évaluation des rejets de chrome et plomb dans les lixiviats produits par les décharges des villes de Mohammedia et de Fès. Les lixiviats présentent une importante concentration en chrome qui peut atteindre 5 mg/l dans le cas de la ville de Mohammedia et 9 mg/l pour la décharge de Fès. Le Pb atteint 2,1 mg/l pour le lixiviat de la décharge de Fès et 0,7 mg/l pour celle de Mohammedia. Par ailleurs, les concentrations en Cr et en Pb détectées dans les sédiments prélevés au niveau de la rivière Oued El Maleh. (décharge de Mohammedia) atteignent 0,7 mg/g. Les sédiments prélevés près de la décharge de Fès contiennent également des concentrations importantes en Cr et Pb. Ceci témoigne d’une pollution en métaux lourds provenant des décharges de Mohammedia et de Fès.Dans le cas de la décharge de Mohammedia, l’analyse du Cr et du Pb en amont et en aval de la rivière montre sa contamination, conséquence de la décharge. En outre, une étude de la bio-accumulation du chrome par deux espèces de poissons (Mugil cephalus et Diplodus sargus) pêchés à l’embouchure de l’Oued El Maleh montre que l’accumulation est fonction de chaque espèce de poisson et du type d’organe analysé.L’étude de l’impact du rejet de lixiviat sur les eaux prélevées sur les puits de la ville de Mohammedia proches ou loin de la décharge a aussi montré une contamination au Pb.

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)0,005
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 enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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