Evaluation de la capacité de complexation des eaux naturelles de la rivière Saguenay, Canada
Bibliographic record
Abstract
La rivière Saguenay est un affluent majeur du fleuve Saint-Laurent, Québec, Canada. La rivière Saguenay draine une région très industrialisée et se divise en deux sections : la section supérieure est peu profonde et constituée d'eau douce, tandis que la section en aval renferme un fjord profond caractérisé par une thermohalocline à environ 25 m. Nous avons caractérisé la capacité de complexation (CC) et la constante de stabilité critique (CSC) de ses eaux douces, dans la section supérieure de la rivière. Cinq différentes stations ont été échantillonnées le même jour; ces échantillons ont été fractionnés en fonction de la masse moléculaire nominale (NMM) des ligands dissous à l'aide de quatre colonnes de chromatographie par perméation de gel (GPC) Séphadex G-10, G-15, G-25 et G-50 utilisées en série. Pour les échantillons globaux, la CC diminue d'amont en aval passant de 0,32 à 0,14 µM. Nous n'avons pu identifier la cause de cette diminution qui pourrait être un simple effet de dilution ou une augmentation d'ions métalliques en solution. Une fois fractionnés, nous trouvons que la CC augmente avec NMM; par contre, la CC normalisée par unité de carbone est plus grande pour les ligands de plus faible NMM. Les CSC obtenues sont toutes similaires, environ 5 x 107 L mol-1, sauf pour les ligands ayant une NMM entre 700 et 1 800 g mol-1 avec une CSC de 27 x 107 L mol-1.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".