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Enregistrement W1977620751 · doi:10.1021/es0618705

A Screening Level Index for Assessing the Impacts of Veterinary Medicines on Dung Flies

2007· article· en· W1977620751 sur OpenAlexaff
Alistair B.A. Boxall, Tom N. Sherratt, Victoria Pudner, Louise Pope

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueHelminth infection and control
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésIvermectinDoramectinAnimal husbandryLivestockVeterinary medicineToxicologyBiologyPopulationIntegrated pest managementPermethrinVeterinary drugAgriculturePesticideEcologyMedicineEnvironmental healthChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Veterinary parasiticides are administered to livestock to control a wide range of parasites. Following excretion, these substances may persist in the environment and impact nontarget organisms. This paper describes a simple screening-based index for predicting the effects of veterinary parasiticides on dung flies using data on parasiticide toxicity, animal husbandry, and parasiticide use. The utility of the index has been assessed, at the farm scale for a number of dipteran species, using data from a survey of farms in England and insect ecology and ecotoxicological data. The results indicate that a large proportion (35%) of parasiticide treatments in England will have no impact on dung fly populations. In terms of individual parasiticides, the macrocyclic lactone doramectin was predicted to have the highest impact on English dipteran populations with a maximum reduction in the population of horn flies on one farm of 28%. Ivermectin pour-on had the next highest impact (6.8%), followed by eprinomectin (6.4%), and ivermectin injection (4.1%). Due to a lack of data, it was not possible to assess the effects of the benzimidazole parasiticides (oxfendazole and fenbendazole), morantel and permethrin. The approach is simple, nondata-intensive and has the potential to be a valuable tool for use in environmental risk assessment or management of new and existing veterinary parasiticides.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,620

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 technologies0,0000,002
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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