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Record W2115614856 · doi:10.7202/014904ar

Simulation de la contamination des eaux souterraines du delta du rio Adra et eutrophisation des albuferas (Almérie, Espagne)

2007· article· fr· W2115614856 on OpenAlexaff
Namira El Amrani-Paaza, Marie Larocque, Olivier Banton, J. Benavente

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicSoil erosion and sediment transport
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsForestryGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le delta du rio Adra est situé à l’extrême ouest de la province d’Almérie, au sud-est de l’Espagne. À vocation entièrement agricole depuis plusieurs années, les cultures sous serres recouvrent aujourd’hui la totalité du delta. L’utilisation intensive des fertilisants ainsi que le recyclage des eaux d’irrigation ont induit une augmentation alarmante des teneurs en nitrates dans l’eau souterraine de la partie orientale du delta. Dans ce secteur se trouvent deux lagunes (ou albuferas) présentant des concentrations en nitrates élevées. Cet article discute l’effet du recyclage de l’eau d’irrigation sur la contamination de l’eau souterraine et le rôle de cette contamination sur les lagunes. Un modèle simulant le transfert de l’azote dans les sols et la zone non saturée a permis d’évaluer les concentrations en nitrates de la recharge. En considérant la dilution dans l’aquifère et la dénitrification ayant lieu dans le secteur oriental, les concentrations mesurées dans la zone saturée ont été reproduites, confirmant le rôle du recyclage des eaux d’irrigation dans la contamination de l’aquifère. La simulation d’un arrêt du recyclage des eaux d’irrigation estime à dix ans le temps requis pour ramener les concentrations au niveau de celles mesurées avant la mise en place des cultures sous serres. Malgré l’augmentation de la contamination de l’eau souterraine, le taux d’épuration naturelle des nitrates par les lagunes est demeuré à peu près stable entre 1991 et 1997, soit de 92 à 94 %. Les concentrations en nitrates dans les lagunes demeurent cependant très élevées, menaçant celles-ci d’eutrophisation.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.116
Threshold uncertainty score0.231

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.077
GPT teacher head0.318
Teacher spread0.240 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations9
Published2007
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