Les herbicides inhibateurs du photosystème II, effets sur les communautés algales et leur dynamique
Bibliographic record
Abstract
Nous présentons une revue bibliographique à propos des effets des herbicides inhibiteurs du Photosystème II (PS II) sur les communautés algales. Ces herbicides sont abondamment utilisés dans les pratiques phytosanitaires. Ils sont susceptibles de contaminer les milieux aquatiques et, étant donné leur mode d'action inhibitrice de la photosynthèse, ils peuvent agir directement sur les algues. De nombreuses études ont été réalisées afin d'évaluer l'impact des contaminations par ces herbicides sur les microphytes, en particulier leur effet sur la croissance et la physiologie de certaines algues (monocultures en laboratoire). D'autres études expérimentales et quelques rares in situ, ont porté sur l'impact des herbicides inhibiteurs de la photosynthèse sur la structure des peuplements algaux. Certaines tendances ont pu être ainsi dégagées quant à la sensibilité et la résistance aux herbicides des différentes espèces étudiées soit isolément, soit au sein des peuplements. Les herbicides inhibiteurs du PS II perturbent effectivement la structure des peuplements phytoplanctoniques de façon plus ou moins marquée. L'impact des herbicides sur les algues est variable selon la structure des peuplements (liée aux successions) et les paramètres environnementaux, notamment liés à la saison. Nous devons donc développer nos connaissances à propos des interactions entre toxiques et facteurs environnementaux sur des pas de temps correspondant non seulement aux rythmes des contaminations mais aussi aux rythmes des succesions alagles, car ces interactions sont susceptibles de réduire ou d'amplifier les conséquences d'une pollution par ces toxiques dans les milieux aquatiques.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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.
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".