Le compagnonnage entre une plante alimentaire (Solanum lycopersicum) et des plantes phytoremédiatrices (Salix discolor, Achillea millefolium, Trifolium repens)
Bibliographic record
Abstract
D’après le répertoire des terrains contaminés du MELCC, le Grand Montréal compte plus de 11 000 sites pollués. Une approche pour l’assainissement de ces terrains est la phytoremédiation, une stratégie qui utilise la faculté de certaines plantes pour réduire les concentrations des contaminants in situ. Une contrainte associée à la végétalisation des sites contaminés est le risque de bioaccumulation dans la chaîne alimentaire. Une solution serait l’utilisation de polycultures tirant profit de la combinaison d’espèces végétales aux caractéristiques différentes. L’objectif principal de cette étude était de comparer l’accumulation d’éléments traces d’une plante alimentaire (Solanum lycopersicum—tomate cerise) et de plantes « phytoremédiatrices » (Salix discolor—Saule discolor, Achillea millefolium—achillée millefeuille, Trifolium repens—trèfle blanc) lorsque cultivées en compagnonnage sur des sols contaminés. Quinze traitements ont été examinés : cinq assemblages de plantes et trois sols (technosol à 110 mg Cu kg-1, technosol dopé jusqu’à 2500 mg Cu kg-1 et un sol de jardin non contaminé). Les résultats ont montré (1) que les polycultures incluant T. repens étaient les plus performantes à produire de la biomasse et à phytoextraire le cuivre, (2) que les stress (c.-à-d. compétition et ressource en eau) ont clairement amoindri les performances de S. discolor et (3) la résilience d’A. millefolium d’où l’importance de favoriser sa présence dans les friches industrielles, où celle-ci pousse déjà naturellement.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".