Distribution de Pseudomonas aeruginosa et Aeromonas hydrophila dans les eaux de la nappe phréatique superficielle en zone équatoriale au Cameroun et relations avec quelques paramètres chimiques du milieu.
Bibliographic record
Abstract
Une étude microbiologique et chimique a été menée pendant un an sur les eaux de sources et de puits de Yaoundé (Cameroun). Les analyses microbiologiques ont été faites suivant la technique des membranes filtrantes, et les analyses chimiques, suivant les techniques analytiques usuelles. Les abondances maximales mensuelles de Pseudomonas aeruginosa et de Aeromonas hydrophila varient respectivement de 1 à 22x103 UFC.100 ml-1 d'eau, et de 1 à 7,8x103 UFC.100 ml-1. Ces abondances bactériennes subissent d'amples fluctuations spatio-temporelles. Les eaux de sources et de puits analysées sont faiblement bicarbonatées, douces et présentent une minéralisation faible à moyenne. Le pH varie de 3 à 5 et les concentrations en CO2 dissous, de 300 à 532 mg.l-1. Un bon nombre des caractéristiques chimiques de ces eaux est relativement stable au cours du temps, en dépit des fluctuations spatiales apparentes. Le degré de corrélation entre les paramètres chimiques et la dynamique d'abondance des bactéries isolées, est hétérogène. Cela est nettement plus marqué dans les eaux de puits, en raison des conséquences de l'exploitation humaine de ces eaux, à l'origine d'apports allochtones divers.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 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".