MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1962742013 · doi:10.1002/ieam.1694

A statistical evaluation of the safety factor and species sensitivity distribution approaches to deriving environmental quality guidelines

2015· article· en· W1962742013 sur OpenAlexaffabout
Barry Zajdlik

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGumbel distributionEnvironmental scienceQuality (philosophy)StatisticsDistribution (mathematics)Sample (material)Christian ministryEconometricsMathematicsChemistryPolitical scienceExtreme value theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The species sensitivity distribution (SSD) distribution approach to estimating water quality guidelines (WQGs) is the preferred method in all jurisdictions reviewed (Australia, Canada, New Zealand, Organisation for Economic Co-operation and Development [OECD] members, South Africa, United States) and is one of the recommended methods for European Commission members for 33 priority and priority hazardous substances. In the event that jurisdiction-specific criteria for data quality, quantity, and taxonomic representation are not met, all of these jurisdictions endorse the use of additional safety factors (SFs) applied to either the SSD-based WQG or, the lowest suitable toxicity test endpoint. In Canada, the British Columbia Ministry of Environment endorses this latter approach as the preferred approach in the belief that so-derived WQGs are more protective than SSD-based WQGs. The level of protection afforded by the latter SF approach was evaluated by statistically sampling minima from random samples of the following distributions: normal, Gumbel, logistic, and Weibull, using a range of coefficients of variation (cVs) and applying the SFs of 2 or 10 used in British Columbia. The simulations indicate that the potentially affected fraction of species (PAF) can be as high as 20%, or, approach 0%. The PAF varies with sample size and CV. Because CVs can vary systematically with mode of toxic action, the PAF using SF-based WQGs can also vary systematically with analyte class. The varying levels of protection afforded by SF-based WQGs are generally inconsistent with the common water quality management goal that allows for a small degree of change under long-term exposure. The findings suggest that further efforts be made to develop high-quality WQGs that support informed decision making and are consistent with the environmental management goal instead of using SFs in the hope of achieving an acceptable but unknown, degree of environmental protection. Integr Environ Assess Manag 2016;12:380–387. © 2015 SETAC Key Points Application of safety factors to the “lowest available” toxicity test endpoint is either preferred or fall-back method for estimating environmental quality guidelines. It is believed that the safety factor method is more protective than other methods such as using the 5th percentile of a species sensitivity distribution. The level of protection using the safety factor method is inconsistent, varying with dataset sample size, degree of variability, and the underlying statistical distribution of the toxicity test endpoint. The safety factor approach can protect (as a limit) 100% of species or less than 55% of species.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,240

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,106 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIntegrated Environmental Assessment and ManagementMême sujetPesticide Residue Analysis and SafetyTravaux en français237 207