Les systèmes aquatiques en manque d’oxygène
Bibliographic record
Abstract
Bien que la majorité des systèmes aquatiques semble plein de vie, certains plans d’eau souffrent de niveaux d’oxygène insuffisants pour soutenir un écosystème en santé. Cette mauvaise qualité d’eau est souvent reliée aux activités humaines. C’est souvent en été que les conséquences sont les plus marquantes. En effet, en période estivale, la surface du plan d’eau se réchauffe, les activités biologiques sont en plein essor, l’eau commence à prendre une teinte brunâtre : le lac manque d’oxygène dissous. Les eaux souterraines, une ressource vitale pour l’eau potable et la santé des écosystèmes, interagissent avec les eaux de surface. Des phénomènes de désoxygénation, de formation de couches d’eau associée à des différences de températures, de libération de composés métalliques potentiellement toxiques se développent. Ces épisodes sont malheureusement en augmentation dans les zones tempérées depuis plusieurs décennies et il est attendu qu’ils deviennent encore plus fréquents avec les changements climatiques. Dans cet article, nous nous concentrerons sur la hausse des températures, les épisodes de fortes précipitations, et les processus de respiration modifiant les teneurs en oxygène dans les lacs, les régions côtières et les nappes phréatiques.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".