Estimation of Chemical Toxicity to Wildlife Species Using Interspecies Correlation Models
Notice bibliographique
Résumé
Ecological risks to wildlife are typically assessed using toxicity data for relatively few species and with limited understanding of differences in species sensitivity to contaminants. Empirical interspecies correlation models were derived from LD50 values for 49 wildlife species and 951 chemicals. The standard wildlife test species Japanese quail (Coturnix japonica) and mallard (Anas platyrhynchos) were determined to be good surrogates for many species within the database. Cross-validation of all models predicted toxicity values within 5-fold and 10-fold of the actual values with 85 and 95% certainty, respectively. Model robustness was not consistently improved by developing correlation models within modes of action (MOA); however, improved models for neurotoxicants, carbamates, and direct acting organophosphorous acetylcholenesterase inhibiting compounds indicate that toxicity estimates may improve if MOA-specific models are built with robust datasets. There was a strong relationship between taxonomic distance and cross-validation prediction success (chi2 = 297, df = 12, p < 0.0001), with uncertainty increasing with larger taxonomic distance between the surrogate and predicted species. Interspecies toxicity correlations provide a tool for estimating contaminant sensitivity with known levels of uncertainty for a diversity of wildlife 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».