Patrons de distribution des diatomées soumises à différents contextes de pollution métallique
Bibliographic record
Abstract
/ Une large base de données de diatomées d'eau douce (comportant plus de 600 taxons après harmonisation taxonomique) ayant exposées à divers niveaux de contamination en métaux dissous a été constituées. Elle rassemble environ 200 échantillons périphytiques provenant de cours d'eau circumneutres de 6 pays différents (France, Espagne, Suisse, Canada, Vietnam, Chine). Les sites étant contaminés par différents métaux en mélange (principalement Al, as, Cd, Cr, Cu, Fe, Hg, Ni, Pb, Zn) en concentrations variables, ces concentrations ont été converties en un score simplifié d'après Clements et al. (2000), afin de déterminer 4 catégories d'exposition : niveau de base, faible, modéré et élevé. La biotypologie (c.-à-d., la classification basée sur la structure spécifique des communautés de diatomées) indique que les espèces sont influencées par la biogéographie, cependant les apports métalliques constituent un paramètre structurant fort, et l'analyse a permis de déterminer les sensibilités / tolérances d'espèces particulières (par exemple Eolimna minima, Nitzschia palea, Surirella angusta). La pertinence des formes tératologiques pour le biomonitoring des pollutions de métaux lourds est également soulignée, dans le cas de niveaux de contamination élevés.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".