Capacité des sols forestiers tropicaux de Guyane et de la Réunion à dépolluer les bois imprégnés de biocides
Bibliographic record
Abstract
Le matériau bois a depuis longtemps fait l'objet de traitements fongicides ou insecticides dont l'impact sur les sols après lessivage constitue un réel problème écologique. À ce jour, l'essentiel des études sur la dégradation de ces produits toxiques a été mené à partir des micro-organismes isolés en laboratoire. La présente étude a cherché à affiner les connaissances concernant ces microorganismes, en particulier les champignons lignivores dégradant les polluants in situ, pour lesquels peu de données sont en fait disponibles. En vue de dépolluer des bois traités, la capacité des micro-organismes lignivores issus de sols forestiers tropicaux de la Guyane et de la Réunion pour dégrader des biocides toxiques a été évaluée. Il s'agit du pentachlorophénol (PCP) et des composés à base de cuivre chrome arsenic (CCA). Le suivi de la dégradation d'éprouvettes de pin rouge, Pinus resinosa, montre que le sol de Guyane est plus performant que celui de la Réunion en termes d'activité microbienne vis-à-vis de ces deux biocides. Une différence significative de la perte de masse des éprouvettes de pin rouge traitées au CCA et au PCP peut aller du simple au double (respectivement 18 % et 30 %). Ces résultats confirment que le CCA est moins lessivable et moins dégradable par les microorganismes de ces sols que le PCP. D'après le barème des pertes de masse en essais de laboratoire, ces bois ainsi traités seraient classés peu durables après trois ans de mise en contact avec le sol, alors que le traitement est prévu comme très durable.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".