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Record W1563118413 · doi:10.7202/705502ar

Mécanismes d'élimination de l'azote et du phosphore dans un chenal algal à haut rendement

2005· article· fr· W1563118413 on OpenAlexaff
F. El Hafiane, A. Rami, B. El Hamouri

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicPhosphorus and nutrient management
Canadian institutionsUniversité de MontréalInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsForestryHumanitiesChemistryArtGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le devenir de l'azote(N) et du phosphore (P) a été étudié dans un chenal à haut rendement (CAHR) au cours de la période d'adaptation puis en phase stationnaire. En moyenne, la part de N total perdue atteint 34,5% du N admis en période d'adaptation et 24,5% en phase stationnaire tandis que la part assimilée par les algues atteint respectivement 32 et 43,5%. L'azote organique particulaire s'accumule dans le sédiment et subit une minéralisation lente pendant la phase d'adaptation puis rapide en phase stationnaire. Les pertes nettes en N dans le CAHR seraient dues à la sédimentation et à la volatilisation de NH 3 en saison froide et seulement au dernier mécanisme, en saison chaude. Le bilan de l'azote ammoniacal en phase stationnaire montre que l'importance de la biomasse algale produite en saison chaude ne peut s'expliquer qu'en présence d'une minéralisation active du sédiment. Le taux de minéralisation est estimé à 12,4 kg N ha -1 j -1 en saison chaude contre 1,3 en saison froide. En moyenne, la part du P total perdue atteint 27% du P admis en période d'adaptation et 17,5% en phase stationnaire alors que la part assimilée par les algues atteint respectivement 25 et 17,5%. En phase stationnaire, l'élimination du P soluble dans le CAHR serait due à l'assimilation algale (54%) et à la précipitation chimique sous forme de sels de phosphates (46%).

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.477
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations7
Published2005
Admission routes1
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