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Record W3034516748 · doi:10.7202/1069577ar

Étude des biofilms bactériens isolés à partir du système de distribution d’eau potable dans la région sud-est de l’Algérie

2020· article· fr· W3034516748 on OpenAlexaff
A Lamache, Ibtissem Doghri, Mario Jacques, Boudjenah-Haroun Saliha

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicWater Treatment and Disinfection
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPhysicsChemistry

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude vise à déterminer l'influence des caractéristiques des sources des forages et des matériaux utilisés dans les systèmes de distribution d’eau potable sur le développement de biofilms dans les conduites de la région d’Ouargla (Algérie). Nos échantillons ont été sélectionnés en fonction de la nappe, du matériau et de l’âge des conduites alimentant la région. Pour la réalisation de nos expériences, nous avons prélevé mécaniquement 27 échantillons de biofilms dans plusieurs conduites de distribution fabriquées à base de différents types de matériaux : cuivre, polychlorure de vinyle (PVC) et polyéthylène haute densité (PEHD), et à partir de différentes nappes (albienne, sénonienne et miopliocène). Plusieurs souches bactériennes ont été identifiées grâce à l’utilisation de la technologie de spectrométrie de masse à désorption-ionisation laser assistée par matrice avec analyseur de temps de vol (MALDI-TOF). Les résultats obtenus démontrent que les conduites en cuivre semblent être défavorables à la colonisation bactérienne tandis qu’une grande variété d’espèces bactériennes a été retrouvée sur les matériaux en PVC et en PEHD. La capacité des souches isolées à former des biofilms a également été étudiée in vitro . La majorité des souches isolées, cultivées en biofilm simple et mixte, ont montré une forte capacité à former des biofilms.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.263
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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 head0.038
GPT teacher head0.251
Teacher spread0.213 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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

Citations2
Published2020
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