Dépôt de polluants sur les espaces agricoles à proximité des voies de transport en Île-de-France
Bibliographic record
Abstract
Le projet Pollution de Proximité, Transport et Agriculture (PPTA) s’est proposé d’évaluer les dépôts de polluants liés au trafic routier, à proximité des voies de circulation sur les espaces agricoles, maraîchers et horticoles et d’étudier la perception par divers acteurs quant aux risques associés. L’approche développée a combiné trois volets d’étude : (1) la quantification des dépôts de polluants au voisinage des routes, (2) la perception des risques et les adaptations des acteurs concernés par ce type de pollution (agriculteurs, riverains, consommateurs, opérateurs des filières), et (3) une analyse géographique des impacts potentiels à l’échelle de la région Île-de-France et des aménagements possibles pour circonscrire ces risques potentiels. Ce projet s’est centré sur la notion de « distance de sécurité » ou « distance d’impact », en analysant les paramètres physiques et les déterminants sociaux qui jouent sur sa définition. Le premier volet a permis de montrer que les concentrations en oxydes d’azote, particules de diamètres inférieurs à 2.5 µm et 10 µm (PM2.5 et PM10) étaient plus faibles à proximité de l’autoroute A6 que sur les zones de très fort trafic d’Île-de-France. La comparaison des modèles a montré un comportement sensiblement identique sur les concentrations de polluants, mais des différences importantes concernant la prise en compte du dépôt. Le deuxième volet a permis d’approcher les formes de perception et d’adaptation de trois catégories d’acteurs vis-à-vis de la pollution atmosphérique liée au trafic routier : alors que certains acteurs des filières agroalimentaires la prennent explicitement en compte en mettant en œuvre des cahiers des charges spécifiques imprimant des distances de sécurité, les agriculteurs et associations environnementales ne considèrent pas les dépôts de polluants atmosphériques liés au trafic routier sur les espaces cultivés comme une priorité. Le troisième volet montre qu’une part significative des surfaces agricoles régionales serait affectée par de telles préconisations de distance de sécurité et que des aménagements de protection spécifique seraient difficiles à généraliser. L’article revient sur la mise en œuvre de ce projet pluridisciplinaire, présente ses principaux résultats et tire des perspectives utiles pour la poursuite des travaux dans le domaine des relations entre trafic routier, pollutions atmosphériques et espaces agricoles.
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 | 0.001 | 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 | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 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".