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Record W4413218721 · doi:10.51363/unifr.sth.2025.027

L'Ambroisie

2006· dissertation· fr· W4413218721 on OpenAlexaboutno aff
Joëlle Goyette-Pernot

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicLichen and fungal ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les allergies respiratoires ne cessent d’augmenter partout dans le monde au même titre que les coûts associés, touchant une part de plus en plus grande de la population. Le pollen de l’Ambroisie est une des sources potentielles, reconnue pour ses propriétés fortement allergisantes. Caractérisé par des émissions de celui-ci dans l’air extrêmement abondantes d’août à septembre de chaque année, il n’en est que plus redoutable. Cette étude porte sur la problématique de l’ambroisie et plus particulièrement sur les moyens dont on dispose à l’heure actuelle pour comprendre l’évolution de son nuage pollinique en pleine saison de pollinisation, de même que sur ceux que l’on pourrait développer pour parvenir, à plus longue échéance, à une meilleure prévision des risques associés à sa pollinisation. Au cours de son trajet dans l’atmosphère, le pollen est soumis à l’influence directe des conditions atmosphériques. Ce jeu des paramètres météorologiques sur les quantités de pollen mesurées, retient toute notre attention. Cette recherche aérobiologique se concentre sur la grande région de Montréal qui connaît tous les ans de sérieux cas de pollinose à l’herbe à poux, telle que communément appelée là-bas. Originaire d’Amérique du Nord, elle y est quasi omniprésente depuis longtemps, ce qui en fait un laboratoire d’étude très intéressant. Une revue de la littérature disponible est proposée en premier lieu afin d’aborder la question des rythmes et des caractéristiques qui en font une plante à haut risque, principale responsable des allergies respiratoires auprès de 10% de la population locale. La trajectoire aérobiologique de son pollen est ensuite décortiquée ainsi que les paramètres météorologiques qui interviennent selon divers degrés à l’occasion de chacune des étapes de ce trajet aérien. La plupart de ces effets se produisent dans les basses couches de l’atmosphère, dont le caractère turbulent est particulièrement déterminant du devenir du pollen. Afin d’étudier ces comportements un certain nombre de techniques de mesure et d’évaluation ont déjà été testées et publiées. Elles sont décrites et nous proposons dans les deux prochaines étapes deux méthodes complémentaires pour son étude. Parmi elles, une analyse statistique du comportement du nuage d’ambroisie durant la période 1994-2003 est présentée à partir de données d’observation. Cette décennie est marquée par une période particulièrement pollinique avec les années 1998 à 2001, associée à une série de printemps et étés plutôt anormalement secs et chauds. Une analyse globale du risque tenant compte des types de temps expérimentés à Montréal permet d’identifier des situations météorologiques plus ou moins « à risque » tenant compte tant de leur fréquence d’occurrence que de leur contribution à la charge pollinique globale saisonnière. Il en ressort que les plus fréquentes sont aussi les plus grandes contributrices, mais qu’il ne faut pas négliger pour autant d’autres situations qui, du fait de leur rareté, ne pèsent pas aussi lourd dans la balance pollinique mais qui, au cas par cas, peuvent s’avérer extrêmement risquées. Quoiqu’il en soit, le niveau du seuil clinique étant largement dépassé au cours de chacune des saisons analysées, la situation demeure globalement critique à Montréal. Si l’observation in situ et l’analyse statistique des données offrent une image cohérente et intéressante des risques polliniques potentiels au dessus d’une région donnée, seules des analyses plus détaillées à l’aide d’outils numériques perfectionnés intégrant les principes fondamentaux de la physique de l’atmosphère tels les modèles numériques régionaux du climat peuvent offrir l’occasion d’analyser avec un détail spatio-temporel inconnu jusqu’alors, le comportement d’un nuage pollinique simulé qui se veut être aussi proche que possible de la réalité. Cette dernière approche se veut innovante et présentant un potentiel d’avenir non négligeable. La méthode par emboîtement multiple qui a été utilisée, permet de simuler le comportement du nuage pollinique de l’ambroisie sur une grille centrée au-dessus de la grande région de Montréal, comptant 60X60 noeuds de calculs distancés chacun de 1 km et 25 niveaux dans la verticale. Les résultats sont sauvegardés toutes les 15 minutes. Ceci confère l’énorme avantage de pouvoir étudier l’évolution spatio-temporelle du nuage avec une précision jusqu’alors impossible avec la seule observation sur le terrain et les techniques d’échantillonnage disponibles. La trajectoire aérobiologique est reproduite dans sa totalité dans le modèle, de l’émission, jusqu’à la déposition du pollen en passant par sa dispersion. L’émission est prescrite suivant une carte de localisation des sources disponible et tient compte pour la détermination des flux, de paramètres issus de la littérature. Une fois le pollen pris en charge par l’atmosphère, il est soumis à l’évolution thermodynamique de la couche limite atmosphérique. Une situation typique de fi n d’été est simulée et analysée. Globalement la simulation se comporte selon les tendances de l’observation. Elle permet entre autre de voir à quel point de petites fluctuations des conditions atmosphériques peuvent affecter le développement du nuage de façon significative et de fait, les zones touchées par des niveaux de risque plus ou moins élevés. Les résultats obtenus sont tout à faits encourageants et bien qu’encore difficilement comparables dans le détail à l’observation, ouvrent sans doute une nouvelle voie de recherche pour l’aérobiologie.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.503
Threshold uncertainty score0.999

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0510.011

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 head0.010
GPT teacher head0.216
Teacher spread0.205 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations0
Published2006
Admission routes1
Has abstractyes

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