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Enregistrement W1628671983 · doi:10.1002/ieam.1451

Next steps in the development of ecological soil clean-up values for metals

2013· article· en· W1628671983 sur OpenAlexfundaboutno aff
Randall S. Wentsel, Anne Fairbrother

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Zinc AssociationVale Canada LimitedCopper Development AssociationNickel Producers Environmental Research Association
Mots-clésEnvironmental scienceEnvironmental resource managementEnvironmental planningWildlifeEnvironmental protectionSoil functionsSoil waterEcologySoil scienceSoil organic matterSoil biodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This special series in Integrated Environmental Assessment Management presents the results from 6 workgroups that were formed at the workshop on Ecological Soil Levels—Next Steps in the Development of Metal Clean-Up Values (17–21 September 2012, Sundance, Utah). This introductory article presents an overview of the issues assessors face when conducting risk assessments for metals in soils, key US Environmental Protection Agency (USEPA) documents on metals risk assessment, and discusses the importance of leveraging from recent major terrestrial research projects, primarily to address Registration, Evaluation, Authorization and Restriction of Chemical Substances (REACH) requirements in Europe, that have significantly advanced our understanding of the behavior and toxicity of metals in soils. These projects developed large data sets that are useful for the risk assessment of metals in soil environments. The workshop attendees met to work toward developing a process for establishing ecological soil clean-up values (Eco-SCVs). The goal of the workshop was to progress from ecological soil screening values (Eco-SSLs) to final clean-up values by providing regulators with the methods and processes to incorporate bioavailability, normalize toxicity thresholds, address food-web issues, and incorporate background concentrations. The REACH data sets were used by workshop participants as case studies in the development of the ecological standards for soils. The workshop attendees discussed scientific advancements in bioavailability, soil biota and wildlife case studies, soil processes, and food-chain modeling. In addition, one of the workgroups discussed the processes needed to frame the topics to gain regulatory acceptance as a directive or guidance by Canada, the USEPA, or the United States. Integr Environ Assess Manag 2014;10:342–345. © 2013 The Authors. Integrated Environmental Assessment and Management Published by SETAC Key Points World expert workshop attendees on metals risk assessment issues met to work toward developing a process for establishing ecological soil clean-up values (Eco-SCVs) for metals. The goal of the workshop was to progress from ecological soil screening values (Eco-SSLs) to final clean-up values by providing regulators with methods and processes to incorporate bioavailability, normalize toxicity thresholds, address food-web issues, and incorporate background concentrations. The REACH data sets were used by workshop participants as case studies in the development of ecological standards for metals in soils. The special series publications are compilations of state-of-the-art information and provide usable recommendations on metal bioavailability, soil processes, food-chain modeling, and the procedures needed to frame the topics to gain regulatory acceptance of soil biota and wildlife clean-up values.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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