To what extent does the environmental magnetism technique acts as a way of assessing the uptake of atmospheric particles by plants?
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have already shown the possibility of tracing the sources, the compositions, and the concentration of atmospheric pollutants deposited on plant leaves. In environmental geochemistry, inter-element and isotope ratios from chemical element assays have been used for these purposes. Alternatively, environmental magnetism represents a quick and inexpensive asset that is increasingly used as a relative indicator for concentrations of air pollutant on bio accumulator surfaces such as plants. However, a fundamental issue is still pending: Do plants in urban areas represent a sink for fine particles that is sufficiently effective to improve air quality? This is a very topical issue because some studies have shown that the foliage can trap fine particles by different dry deposition processes, while other studies based on CFD models indicate that plant hedges in cities can hinder the atmospheric dispersion of pollutants and therefore increase pollution at the level of emission sources such as traffic. To date, no consensus was made because several factors not necessary well known must be taken into account, such as, PM concentration and size, prevailing wind, surface structures, epicuticular wax, to mention just a few examples. A first step toward the understanding of the impact of urban greens on air quality is the precise determination of the deposition velocity (Vd) parameter. This latter is specific for each species and it is most of the time underestimated in modeling-based studies by taking standard values. In that perspective, we built a wind tunnel (6 m long, 86 cm wide and 86 cm high) to perform analogical experiments on different endemic species. All parameters are controlled, i.e, the wind speed, the nature and the injection time of pollutants (Gasoline or Diesel exhausts, brakes or tires dust, etc…). We can provide the PM concentrations upwind and downwind of natural reconstituted hedges by two dustmeters (LOACs - MétéoModem). Beforehand, parameters such as the hedge resistance (%) or the leaf area index (LAI) have been estimated for each studied specie to allow comparability between plants removal potential. The interest would ultimately combine PM concentration measured by size bins from the LOACs with magnetic measurements (ARM, IRM100mT, IRM300mT and SIRM) of plant leaves. The idea is to check whether it would be possible to precisely determine in situ the dust removal rate by urban greens with environmental magnetism measurements. Up to now, we have carried out on different endemic species such as Elaeagnus x ebbingei leaves and Mediterranean pine needles, the results of which will be presented.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».