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Record W2023248304 · doi:10.4000/vertigo.12633

Réhabilitation des sites pollués par phytoremédiation

2012· article· fr· W2023248304 on OpenAlexvenueaboutno aff
Nadia Origo, Stanislas Wicherek, Micheline Hotyat

Bibliographic record

VenueVertigO · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAfrican Botany and Ecology Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La phytoremédiation compte parmi les méthodes innovantes de dépollution des sols de plus en plus utilisées dans des milieux complexes en fonction de la nature des polluants à traiter. Elle fait partie de la famille des traitements biologiques appliqués aux sols pollués dont l’usage remonte au milieu des années 80, mais dont la généralisation ne date que des années 90. D’abord en pleine expansion en Amérique du Nord (États-Unis et Canada), la phytoremédiation était il y a encore une dizaine d’années très faiblement employée en Europe, en France, et en Afrique, notamment au Gabon. La phytoremédiation offre une réelle alternative, aussi bien écologique que paysagère et financière face aux techniques de dépollution traditionnelles telles que l’excavation, l’épandage ou l’incinération, pour aider à la réhabilitation des terrains contaminés et leur reconversion à des fins d’aménagement agricole, urbain ou de loisirs. La ferme expérimentale d’Auby ou le site Total de Vendin-Le-Vieil dans la région du Nord-Pas-de-Calais et celui des bourbiers de torchage de l’île Mandji au Gabon en sont de bons exemples. Même si cette technique présente des limites, notamment au niveau de la durée des traitements et de la revalorisation des résidus contaminés (cendres), elle demeure moins onéreuse et assez fiable. Elle s’inscrit aussi dans la durabilité, dans la mesure où la reconversion d’un site pollué en espace vert engendre d’une part un paysage verdoyant et d’autre part un système naturel de dépollution des terrains, ce qui de toute évidence facilitera la tâche des décideurs de l’aménagement raisonné du territoire.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.050
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.032
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.207 · 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 designObservational
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

Citations4
Published2012
Admission routes2
Has abstractyes

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