Mobilité des métaux et risque de contamination des eaux lors de la valorisation sylvicole des boues de station d'épuration municipales au Québec : une revue
Bibliographic record
Abstract
La présence de métaux dans les boues municipales demeure l'obstacle majeure à leur valorisation comme fertilisant agricole ou forestier. L'utilisation des boues en milieu forestier diminue certes les risques de contamination de la chaîne alimentaire humaine. Cependant, nos connaissances sur le comportement à long terme des métaux ajoutés aux sols forestiers sont encore très limitées. Le risque de lessivage des métaux vers les écosystèmes aquatiques situés en aval des zones traitées doit être évalué. Cet article propose une comparaison des risques de contamination de l'eau selon que l'application des boues s'effectue en forêt ou en milieu agricole. Les concentrations de métaux dans les boues municipales, leurs formes et leur mobilité dans les sols amendés sont passées en revue. Et finalement, les normes québécoises qui ont été établies pour protéger le milieu récepteur contre les métaux présents dans les boues sont comparées à celles recommandées par l'U.S. EPA.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".