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Record W7014825794

Qualité du Milieu Marin Littoral 2017. Bulletin de la surveillance 2017. Laboratoire Environnement Ressources du Morbihan/Pays de Loire. Départements de la Loire-Atlantique et de Vendée nord

2018· article· fr· W7014825794 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueInstitutional Archive of Ifremer (French Research Institute for Exploitation of the Sea) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicMarine Toxins and Detection Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNova scotiaPacific oceanUrban environment
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Suivi hydrologique L’année 2017 s’est caractérisée par des températures élevées et un déficit en précipitation sur le bassin versant de la Loire, ce qui la classe parmi les années sèches exceptionnelles avec les années 2003, 2011 et 2015. Les débits de la Loire ont été largement déficitaires. L’ensoleillement soutenu en début d’année et en automne a été toutefois plus faible sur les mois de juillet et septembre. Suivi microbiologique Parmi les 41 stations de surveillance, 9 ont présenté une bonne qualité microbiologique, 31 une qualité moyenne, et une seule station est de mauvaise qualité. Comparativement à l'année 2016, le nombre de stations présentant une tendance à l'amélioration est en augmentation : 4 stations présentent une tendance à l'amélioration en 2017 contre une seule en 2016. Les autres stations ne présentent aucune tendance significative sur les dix dernières années. Suivi du phytoplancton et des phycotoxines La station « Basse Michaud » est suivie depuis janvier 2016. Aucun bloom phytoplanctonique exceptionnel n’a été observé en 2017. L’espèce Leptocylindrus sp. a été l’espèce la plus représentée sur les deux stations « Basse Michaud » et « Bois de la chaise large ». Même si le genre « pseudo–nitzschia » a été fortement présent à la station « Basse Michaud », les abondances n’ont jamais dépassé les seuils d’alerte de 100 000 cellules par litre pour le groupe des Pseudo ‐ niztschia autres et de 300 000 cellules par litre pour le groupe des Pseudo ‐ nitzschia fines. Les analyses de toxines lipophiles sont réalisées dès l’observation de cellules du genre Dinophysis dans les prélèvements d’eau de mer depuis août 2016. C’était déjà le cas pour les stations du large « Ile Dumet (a) » et « Ile d’Yeu est ». Le genre Dinophysis a été présent sur tous les secteurs jusqu’à fin octobre. Cependant les résultats des analyses de toxines sont restés inférieurs au seuil sanitaire toute l’année sauf sur la station de « Ile Dumet (a) ». Il est remarquable de n’avoir eu que deux résultats audessus du seuil en été et que ce soit resté au‐dessus du seuil de début octobre à mi‐novembre. La situation est inverse à celle de 2016. Suivi des contaminants chimiques Les concentrations en métaux pour l’année 2017 sont globalement stables voire en baisse sur tous les secteurs de Loire‐Atlantique et du nord Vendée. Les trois métaux réglementaires (Plomb, Cadmium et Mercure) présentent sur tous les secteurs des niveaux inférieurs aux seuils sanitaires. Toutefois, les concentrations en cuivre aux stations de « La Sennetière » et de « Bourgneuf–Coupelasse » dépassent largement les concentrations de la médiane nationale. Suivi de la croissance et de la mortalité des huîtres La croissance des lots d’huîtres creuses de naissain et de juvéniles (18 mois) a été médiocre en 2017 à la Coupelasse et significativement inférieure à celle des années précédentes. Le lot de naissain a été particulièrement affecté par les mortalités en 2017 comme en 2016 (environ 68%). Les classes d’âge de juvéniles (18 mois) et d’adultes (30 mois) ont présenté des mortalités faibles respectivement de 5% et 4%. En conclusion, l’année 2017 est une année marquée par un mauvais rendement et de faibles croissances à mettre peut être en relation avec la production phytoplanctonique annuelle assez faible.\n \n

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.518
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.009
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.050
GPT teacher head0.378
Teacher spread0.328 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2018
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