Effet des pesticides sur la diversité bactérienne des champs agricoles et la capacité des bactéries à les dégrader
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Bibliographic record
Abstract
Dans cette étude, à l’aide du séquençage d’amplicon de l’ARN 16S bactérien, associé aux analyses bioinformatiques et statistiques, nous avons démontré pour la première fois que les Actinobacteries qui sont majoritaires dans le sol et représentent jusqu'à 45%, sont les plus affectées par les pesticides. En outre, nous avons démontré que les Acidobacteries sont aussi affectées par le mélange Linuron et Diuron testé, et que l’exposition successive du sol a ces molécules peut entrainer leur diminution significative. Cependant, le pourcentage des bactéries de l’ordre des Burkholderiales appartenant à la classe BetaProteobacteria, et les Xanthomonadales, qui appartiennent à la classe GammaProtéobacteria, du groupe Protéobacteria augmentent significativement. Une fois que l'exposition aux pesticides s'est arrêtée pendant la période hivernale, la biodiversité des bactéries citées avait tendance à revenir à la normale. Rhodanobacter spathiphyllum et Geobacillus stearothermophilus ont été isolés d'un échantillon de sol exposé aux pesticides et ont montré une croissance optimale en présence de Diuron dans un milieu minimum par rapport à leur absence. La dégradation de Linuron par les deux bactéries, a été confirmé par HPLC-MS, et le résultat semble être le même (de 20 μg / ml à 0,9 μg / ml), alors que la dégradation de Diuron par R. spathiphyllum était meilleure (de 40 μg / ml à 31 μg / ml) par rapport à G. stearothermophilus (de 40 μg / ml à 37 μg / ml). Cette dégradation de Diuron par R. spathiphyllum semble donner des produits de dégradation toxiques pour cette bactérie après deux semaines d’incubation, ce qui résulte un déclin de croissance de la bactérie.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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 it