Effets des herbicides sur la composition et les fonctions des biofilms de rivières
Bibliographic record
Abstract
/ L'utilisation massive de pesticides en milieu agricole entraîne une contamination des écosystèmes aquatiques pouvant affecter le compartiment biologique. Le S-métolachlore et l'Atrazine sont deux herbicides fréquemment mesurés dans les rivières du Québec (zones maïs-soya). Ces composés pourraient affecter le fonctionnement des biofilms périphytiques à la base des réseaux trophiques, pouvant in fine avoir des répercussions sur l'ensemble de la chaîne alimentaire. L'objectif de ma thèse est d'étudier les effets de ces herbicides, seuls et en mélange, sur la qualité nutritive des biofilms de rivières et sur leur composition taxonomique. Des expériences en conditions contrôlées seront réalisées en complément d'une étude « terrain ». Entre autres, les profils en acides gras (AG) dans les biofilms seront utilisés comme biomarqueurs de stress reflétant soit (1) une modification dans la composition des organismes du biofilm, (2) une altération dans le métabolisme des AG, (3) une combinaison des deux types de réponses.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| 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) | 0.003 | 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".