Géochimie et distribution de métaux à l'intérieur de carottes de sédiment prises du lac Saint-Louis (fleuve Saint-Laurent) et datées par radioactivité
Bibliographic record
Abstract
La distribution de la grosseur des particules, la composition géochimique et la concentration en métaux (Cu, Cr, Pb, Co, V, Ni, Hg et Zn) furent déterminés dans des carottes datées (à l'aide de matériel radioactif) provenant du lac Saint-Louis et du fleuve Saint-Laurent. Environ 20 cm de sédiments fins se sont accumulés durant les 30 dernières années à deux endroits situés à proximité du centre du lac. Par contre, une couche de sédiment de 20 cm d'épaisseur s'est déposée pendant les cinq dernières années à deux différents endroits de la partie sud du lac. Les profils de concentration des éléments majeurs et de la plupart des métaux présents dans les carottes de sédiment indiquent un apport continu de matériel de nature géochimique semblable aux aires d'échantillonnage. Une distribution uniforme de la grosseur des particules à l'intérieur du profil de sédiment montre que ces aires constituent des zones de dépôt pour des particules de propriétés hydrodynamiques semblables que transportent les eaux du fleuve. Les profils de concentration du mercure (Hg) et du zinc (Zn) dans les sédiments sont significatifs d'une charge provenant d'une source locale située sur le lac Saint-Louis. Les concentrations en métaux mesurées dans les sédiments du lac Saint-Louis dépendent du tri des particules, du transport et du dépôt des particules de la fraction limoneuse (taille comprise entre 2 µg et 63 µg) qui peuvent contenir de plus faibles concentrations en métaux comparativement aux particules de grosseur comparable à l'argile (taille < 2 µg) qui caractérisent les bassins de dépôt du lac Ontario.
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 | 0.001 | 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) | 0.001 | 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".