Assessment of whole effluent toxicity test variability: Partitioning sources of variability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this article, we quantify the variability of toxicity tests used in whole effluent toxicity (WET) testing and ambient water testing and demonstrate how knowledge of this variability can be used in the interpretation of compliance with WET limits in National Pollutant Discharge Elimination System permits. Whole effluent toxicity test endpoint accuracy and precision are important factors in establishing the credibility of test results. Initially, we developed a national data set consisting of raw reference toxicant data from freshwater and marine tests. The data set consisted of the most commonly used test species, protocols, and laboratories and included results from multiple tests over time within single laboratories. Using a random-effects model, we evaluate and estimate the following variance components: between-laboratory variability, variability as a function of dilution concentration, variability of toxicity tests conducted over time, and random error. A variance components model was used to calculate the relative contribution of each variance component to the total variability in specific test endpoints. All analyses were conducted separately for specific reference toxicant, test species, and test protocol combinations. We demonstrate how to use the resulting variance estimates to calculate the minimum significant difference expected for specific test species and test protocols and present an application with WET test data. We present an application using actual WET test results and make recommendations for ensuring the quality of the information resulting from future WET testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».