Milieux humides artificiels pour l'amélioration de l'efficacité de traitement des eaux usées domestiques d'une petite municipalité
Bibliographic record
Abstract
Les activités humaines génèrent une quantité de plus en plus importante de déchets solides et liquides. Or, vu la dégradation générale de la qualité des cours d'eau à laquelle nous faisons face, il est essentiel de traiter les effluents contaminés avant de les rejeter dans l'environnement. Les rejets auxquels nous nous sommes particulièrement intéressés sont les eaux usées d'origine domestique. Au cours de cette étude, nous avons donc testé l'efficacité des marais filtrants afin, le cas échéant, de démontrer que l'utilisation de marais filtrants peut représenter une alternative intéressante pour le traitement secondaire des eaux usées d'une petite municipalité. Pour ce faire, deux marais à écoulement de surface ont été construits sur le site de la station de traitement des boues de fosses septiques de la municipalité du Canton d'Eaton, au Québec. Dans le premier marais, on a implanté une communauté végétale et dans le deuxième, une monoculture de Phragmites australis."--Résumé abrégé par UMI
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".