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Record W7036470269

Biosurveillance de l’abeille domestique comme indicateur de gradients d’exposition à certains polluants dans la Ville de Québec

2020· other· fr· W7036470269 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCognitive Computing and Networks
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsUrban environmentSampling errorEnvironmental pollutionUrban expansion
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’utilisation des colonies d’abeille mellifère, Apis mellifera, comme outil de biosurveillance est une alternative intéressante pour assurer le suivi de polluants atmosphériques comme les métaux et les hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP). Son utilisation a été validée Europe, mais peu explorée en contexte nord-américain. Étant donné les préoccupations manifestées par les résidents des quartiers plus défavorisés, quant aux diverses sources de pollution dans leur milieu, le but principal de cette étude était de documenter le possible gradient d’exposition à certains polluants atmosphériques entre les quartiers défavorisés et favorisés de la Ville de Québec. La complémentarité de la biosurveillance, aux mesures prises par les stations d’échantillonnage de l’air conventionnel (SEC), a également été examinée. Pour ce faire, huit ruches ont été installées dans différents quartiers, potentiellement caractérisés par différents niveaux de pollution : rural et urbain, ce dernier étant divisé en zone favorisée et défavorisée. La collecte des abeilles a été effectuée mensuellement sur une période de cinq mois (mai à septembre). Au total, six HAP et quatre métaux ont été analysés en laboratoire. Des différences significatives ont été détectées pour les contaminants à certains moments entre le milieu rural et urbain, mais également entre la zone urbaine favorisée et défavorisée. Cependant, des gradients d’exposition clairs entre les milieux n’ont pas été observés, sauf pour l’arsenic. De plus, il n’est pas possible de conclure sur la complémentarité des méthodes puisqu’une seule corrélation entre les mesures de la biosurveillance et des stations d’échantillonnage a été établie. Cela peut notamment s’expliquer par des contraintes méthodologiques comme le décalage entre l’échantillonnages des deux méthodes. Les résultats de cette étude permettent de confirmer que l’abeille est un bio-indicateur suffisamment sensible pour détecter des différences entre des environnements qui se distinguent en termes de pollution atmosphérique, mais également entre des environnements qui présentent des niveaux similaires de pollution.

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: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.032
Threshold uncertainty score0.064

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.013
GPT teacher head0.204
Teacher spread0.192 · 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 designObservational
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
Published2020
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