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Record W4281486575 · doi:10.4000/vertigo.34850

Impact de l’utilisation du chlorure de sodium utilisé en pulvérisation pour lutter contre le développement de la jacinthe d’eau Eichhornia crassipes sur la qualité physico-chimique d’un écosystème semi-artificiel

2022· article· fr· W4281486575 on OpenAlexvenueno aff
Nadège Chimène Guézo, Emile Didier Fiogbé, Hervé Kouessivi Janvier Bokossa, Allassane Ouattara, Virgile Ahognidé Assogba, Paul Essétchi Kouamelan

Bibliographic record

VenueVertigO · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicBiological Control of Invasive Species
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsChemistryHumanitiesForestryArtGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Afin d’assurer la préservation et la valorisation des écosystèmes aquatiques menacés par la jacinthe d’eau Eichhornia crassipes, des méthodes basées sur le chlorure de sodium NaCl ont été mises au point pour lutter contre la prolifération de cette macrophyte envahissante. Cette étude évalue l’impact de la technique mise au point sur la qualité physico-chimique de l’eau et présente l’état physico-chimique de l’eau d’un écosystème semi-artificiel (étang) suite à la pulvérisation des plantes de jacinthe à base de solution chlorure de sodium (NaCl). Le but de l’étude est de préserver les risques écologiques d’une telle méthode de lutte en milieu réel. L’expérience a été réalisée dans un étang de 11 mètres de long et de 3 mètres de large, couvrant une surface de 33 mètres carrés. La partie occupée par les plantes de jacinthe représente les 2/3 de la surface de l’étang. L’étang contenait au départ un volume d’eau estimé à 34,1 mètres cubes. L’eau de mer a été utilisée pour pulvériser les plantes de jacinthe. Cette pulvérisation a été réalisée en une seule journée et le volume de solvant pulvérisé au mètre carré était de 11,32 litres. Les paramètres physico-chimiques de l’eau de même que les substances chimiques eutrophisantes ont été mesurés au début (avant pulvérisation), aussitôt après la pulvérisation et ceci tous les cinq jours après pulvérisation sur une période de 25 jours. Au terme de l’étude, la salinité est passée de 0,10 à 0,27 gramme par litre pour un volume final d’eau de 13,6 mètres cubes. La concentration du milieu en sels nutritifs a significativement augmenté. Il en résulte une augmentation significative de la conductivité de l’eau, conséquence de l’augmentation des sels minéraux issus de la décomposition et de la minéralisation des feuilles mortes des plantes de jacinthe dans le milieu.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.670
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.016
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.222 · 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

Citations2
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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