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Record W3868916 · doi:10.7202/705385ar

Les cours d'eau récepteurs de rejets de stations d'épuration : le cas de la Mauldre (Île-de-France), un milieu sous très haute pression

2005· article· fr· W3868916 on OpenAlexaff
Christophe Figuet, Jean-Pierre Frangi

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicWater Quality and Pollution Assessment
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsForestryHumanitiesPhilosophyGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'étude des impacts des rejets des stations d'épuration communales sur les cours d'eau récepteurs est généralement conduite selon des méthodes d'analyses ponctuelles en rivière. Mais ces méthodes ne donnent pas des résultats satisfaisants car elles ne tiennent pas compte à la fois de la qualité des cours d'eau et des rejets, et nient le continuum de la rivière en analysant des points successifs. D'autres méthodes, globales, tiennent compte des flux en rivière et en station et fournissent des résultats plus représentatifs des phénomènes qui se produisent en rivière. Une étude de cas a été menée sur la Mauldre et ses affluents. Deux méthodes de calcul d'impact ponctuel ont été utilisées, le ratio de dilution et le taux de pollution. Un bilan des flux en rivière et en station a été mis au point pour l'analyse globale. Celle-ci a été complétée par un bilan global des impacts, issu d'une approche systémique qui élargit le périmètre des investigations. Cette dernière méthode demande l'acquisition de peu de données en comparaison des autres. Elle est également plus intégratrice, replace le problème posé dans un contexte plus vaste et permet ainsi d'y apporter une réponse intéressante.

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)0.003
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 categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.327
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.063
GPT teacher head0.351
Teacher spread0.288 · 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 designSimulation or modeling
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

Citations3
Published2005
Admission routes1
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