A statistical evaluation of the safety factor and species sensitivity distribution approaches to deriving environmental quality guidelines
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».