Multi-criteria decision analysis of test endpoints for detecting the effects of endocrine active substances in fish full life cycle tests
Notice bibliographique
Résumé
Fish full life cycle (FFLC) tests are increasingly required in the ecotoxicological assessment of endocrine active substances. However, FFLC tests have not been internationally standardized or validated, and it is currently unclear how such tests should best be designed to provide statistically sound and ecologically relevant results. This study describes how the technique of multi-criteria decision analysis (MCDA) was used to elicit the views of fish ecologists, aquatic ecotoxicologists and statisticians on optimal experimental designs for assessing the effects of endocrine active chemicals on fish. In MCDA qualitative criteria (that can be valued, but not quantified) and quantitative criteria can be used in a structured decision-making process. The aim of the present application of MCDA is to present a logical means of collating both data and expert opinions on the best way to focus FFLC tests on endocrine active substances. The analyses are presented to demonstrate how MCDA can be used in this context. Each of 3 workgroups focused on 1 of 3 species: fathead minnow (Pimephales promelas), Japanese medaka (Oryzias latipes), and zebrafish (Danio rerio). Test endpoints (e.g., fecundity, growth, gonadal histopathology) were scored for each species for various desirable features such as statistical power and ecological relevance, with the importance of these features determined by assigning weights to them, using a swing weighting procedure. The endpoint F1 fertilization success consistently emerged as a preferred option for all species. In addition, some endpoints scored highly in particular species, such as development of secondary sexual characteristics (fathead minnow) and sex ratio (zebrafish). Other endpoints such as hatching success ranked relatively highly and should be considered as useful endpoints to measure in tests with any of the fish species. MCDA also indicated relatively less preferred endpoints in fish life cycle tests. For example, intensive histopathology consistently ranked low, as did measurement of diagnostic biomarkers, such as vitellogenin, most likely due to the high costs of these methods or their limited ecological relevance. Life cycle tests typically do not focus on identifying toxic modes and/or mechanisms of action, but rather, single chemical concentration-response relationships for endpoints (e.g., survival, growth, reproduction) that can be translated into evaluation of risk. It is, therefore, likely to be an inefficient use of limited resources to measure these mechanism-specific endpoints in life cycle tests, unless the value of such endpoints for answering particular questions justifies their integration in specific case studies.
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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 | 0,039 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».