Monoculture ou polyculture de B. napus et S. nigra ‘S05’ pour la phytoremédiation d’un sol contaminé par du cuivre
Bibliographic record
Abstract
La pollution de l’environnement est un problème croissant à l’échelle mondiale. La phytoremédiation est une technique in situ qui utilise les plantes et les micro-organismes qui leur sont associés pour extraire, dégrader ou immobiliser les contaminants environnementaux. Il s’agit d’une méthode moins coûteuse et moins nocive pour l’environnement que les autres techniques de restauration conventionnelles. Le cuivre est un élément trace (ET) souvent trouvé dans les friches industrielles ; il est peu mobile en raison de sa forte liaison avec la matière organique et les particules d’argile. Lorsqu’il est présent en excès, il est nocif pour la flore et la faune. Nous avons mené une expérience en conteneurs impliquant deux espèces distinctes, Brassica napus L., une plante agricole cultivée en grande quantité au Canada et Salix nigra 'S05', une espèce ligneuse à croissance rapide originaire du sud-est du Canada qui ont été cultivées ensemble ou séparément. Le but était de comparer leur potentiel de phytoremédiation de sol contaminé avec du cuivre suivant différentes concentrations. Pour les deux espèces, le cuivre était présent en plus grande quantité dans les racines. Nous avons constaté que la polyculture, en plus de produire le plus de biomasse en général, permettrait la stabilisation et l’extraction maximale de Cu et que l’arrachage de la plante entière serait le moyen le plus efficace d’assurer l’élimination maximale de Cu du sol. De nouvelles expériences devront être effectuées, car le déracinement des plantes présente de nouveaux défis et de nombreux autres facteurs doivent être étudiés et pris en considération.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".