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Record W7043821273

Traçage isotopique des sources de phosphate dans l'environnement

2018· other· fr· W7043821273 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2018
Typeother
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhosphateIsotopes of uraniumPhosphate mineralsPhosphoritePhosphogypsum
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La croissance démographique a pour effet d'accroître l'empreinte écologique notamment par surexploitation des ressources en eau dont la qualité chute sur l'ensemble de la planète. L'excès de phosphore, élément de base des organismes vivants, provoque un déséquilibre dans les écosystèmes aquatiques, conduisant à l'eutrophisation des eaux de surface. Bien que cette problématique soit reconnue depuis plusieurs décennies, l'origine et le cycle du phosphore dans divers réservoirs hydrologiques sont encore mal contraints. Ce mémoire vise à élaborer une méthode pour discriminer les sources de phosphore dans le même bassin aquatique à l'aide des outils isotopiques. Puisque le phosphore n'a qu'un seul isotope stable (31P), cette étude vise à déterminer la composition isotopique de l'oxygène (δ18Op) lié à l'atome du phosphore dans le groupement phosphate (PO4) des différentes sources de phosphore. La méthode visant au traçage du phosphore à partir des isotopes de l'oxygène nécessite deux grandes étapes : la première étape qui consiste à extraire, à purifier et à précipiter les ions phosphatés de l'échantillon sous forme d'un composé phosphaté stable et non hygroscopique le phosphate d'argent, Ag3PO4. La deuxième étape est l'analyse isotopique du phosphate d'argent synthétisé. Le phosphate d'argent présente l'avantage d'être stable et non hygroscopique, il peut être directement analysé sur le spectromètre de masse (EA-IRMS). Les méthodes d'échantillonnage et de précipitation du phosphate d'argent, connues dans la littérature (Karl and Tien 1992; Goldhammer, et al., 2011; Gruau et al. 2005; K. McLaughlin 2004; Tamburini et al., 2010; O'Neil et al. 1994; Firsching, 1961) ne sont pas directement applicables pour les eaux du Québec du fait des très faibles concentrations en phosphate inorganique (concentration PO4 << 0.03mg/L). Le premier défi a été de développer un système d'échantillonnage adapté aux faibles minéralisations des eaux du Québec. Une série des tests en laboratoire a conduit à l'élaboration d'un protocole d'échantillonnage et une méthode analytique de précipitation de phosphate spécifique aux eaux ayant une faible teneur en phosphore inorganique dissous (PID). La méthode d'échantillonnage développée à UQAM permet de diminuer le volume d'échantillon d'eau à traiter au laboratoire de 200L jusqu'à 0,1L, en réduisant le temps de travail et en facilitant les tâches au laboratoire. Le second grand défi de ce travail a été d'éviter le fractionnement isotopique de l'oxygène induit par les pertes de phosphate ainsi que la contamination par la coprécipitation de l'oxygène provenant de la matière organique ou d'autres composés contenant de l'oxygène (nitrate, sulfate, oxyde d'argent, carbonate). Les résultats de la signature isotopique et de diffraction de rayons X (DRX) montrent que la nouvelle étape de précipitation de phosphate d'argent, élaborée ici, conduit à la synthèse d'un précipité de phosphate d'argent (Ag3PO4) pur. Nous avons testé cette nouvelle méthode dans le Fleuve Saint-Laurent et dans ses principaux quelques affluents autour de l'agglomération de Montréal. L'utilisation la nouvelle méthode pour déterminer la signature isotopique de l'oxygène du phosphore est prometteuse pour identifier les sources de phosphore dans les eaux de surface du Québec. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : isotopes de l'oxygène, phosphate, eau, pollution, fleuve Saint-Laurent, pollution urbaine

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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.010

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 studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.173
Teacher spread0.167 · 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
Published2018
Admission routes1
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