Impact du compostage sur la réhabilitation de la carrière de calcaire de Sika-Kondji (Togo) : effets sur l’attraction des animaux et sur la performance du maïs (Zea mays L.)
Bibliographic record
Abstract
L’exploitation minière contribue à la destruction du sol et de la biodiversité augmentant la pauvreté surtout dans les pays en voie de développement. La restauration d’une mine constitue une obligation pour un développement durable. Dans cette étude des déchets d’un site minier ont été valorisés pour attirer et maintenir certains animaux sur le site et fertiliser le topsol. Il ressort que les insectes sont plus liés aux composts C1 (déchets verts) et C2 (déchets verts et alimentaires) tandis que les composts C3 (déchets verts + calcaires et l’argile) et C4 (déchets verts + alimentaires + calcaires et argiles) attirent plus les amphibiens et les arachnides. Le tas du compost C2 est le plus visité par ces animaux (43 % par rapport aux individus totaux). L’analyse chimique des composts a montré que les composts C2 et C4 présentent les fortes teneurs en matière organique et en azote (1,20 et 0,75 % m.s.), en phosphore (0,45 et 0,38 % m.s.) tandis que les composts C1 et C2 présentent les plus fortes teneurs en potassium (0,48 et 0,60 % m.s.). En ce qui concerne les effets des composts sur la croissance et les paramètres agronomiques du maïs, les plantes cultivées sur les composts C1, C2 et C3 sont celles qui présentent les plus fortes performances. Les composts C1, C2 et C4 seront utilisés dans la restauration de la fertilité du topsol et de la biodiversité de la carrière de Sika-Kondji.
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 | 0.000 | 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".