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Problématiques du chrome et du plomb dans les lixiviats des décharges publiques des villes de Mohameddia et de Fès

2010· article· fr· W3176831584 on OpenAlexaff
Salah Souabi, K. Touzar, Hajer Chtioui, Fouad Khalil, Kh. Digua, M. Tahiri

Bibliographic record

VenueEnvironnement Ingénierie & Développement · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicWater Quality and Pollution Assessment
Canadian institutionsSAIT Polytechnic
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude porte sur l’évaluation des rejets de chrome et plomb dans les lixiviats produits par les décharges des villes de Mohammedia et de Fès. Les lixiviats présentent une importante concentration en chrome qui peut atteindre 5 mg/l dans le cas de la ville de Mohammedia et 9 mg/l pour la décharge de Fès. Le Pb atteint 2,1 mg/l pour le lixiviat de la décharge de Fès et 0,7 mg/l pour celle de Mohammedia. Par ailleurs, les concentrations en Cr et en Pb détectées dans les sédiments prélevés au niveau de la rivière Oued El Maleh. (décharge de Mohammedia) atteignent 0,7 mg/g. Les sédiments prélevés près de la décharge de Fès contiennent également des concentrations importantes en Cr et Pb. Ceci témoigne d’une pollution en métaux lourds provenant des décharges de Mohammedia et de Fès.Dans le cas de la décharge de Mohammedia, l’analyse du Cr et du Pb en amont et en aval de la rivière montre sa contamination, conséquence de la décharge. En outre, une étude de la bio-accumulation du chrome par deux espèces de poissons (Mugil cephalus et Diplodus sargus) pêchés à l’embouchure de l’Oued El Maleh montre que l’accumulation est fonction de chaque espèce de poisson et du type d’organe analysé.L’étude de l’impact du rejet de lixiviat sur les eaux prélevées sur les puits de la ville de Mohammedia proches ou loin de la décharge a aussi montré une contamination au Pb.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.352
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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 head0.024
GPT teacher head0.295
Teacher spread0.271 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations5
Published2010
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