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Enregistrement W1992652436 · doi:10.1016/j.marpolbul.2012.12.014

The importance of both potency and mechanism in dose–response analysis: An example from exposure of Pacific herring (Clupea pallasi) embryos to low concentrations of weathered crude oil

2013· review· en· W1992652436 sur OpenAlexaff
Jerry M. Neff, David S. Page, Peter F. Landrum, Peter M. Chapman

Notice bibliographique

RevueMarine Pollution Bulletin · 2013
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesExxon Mobil Corporation
Mots-clésPacific herringToxicityPotencyHerringToxicantEnvironmental chemistryEnvironmental scienceEffluentClupeaChemistryToxicologyBiologyEnvironmental engineeringFisheryFish <Actinopterygii>Biochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reanalyzes data from an earlier study that used effluents from oiled-gravel columns to assess the toxicity of aqueous fractions of weathered crude oil to Pacific herring embryos and larvae. This reanalysis has implications for future similar investigations, including the observance of two distinct dose-response curves for lethal and sublethal endpoints for different exposures in the same experiment, and the need to consider both potency and slope of dose-response curves for components of a toxicant mixture that shows potentially different toxicity mechanisms/causation. Contrary to conclusions of the original study, the aqueous concentration data cannot support the hypothesis that polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) were the sole cause of toxicity and that oil toxicity increased with weathering. Confounding issues associated with the oiled gravel columns include changes in the concentration and composition of chemicals in exposure water, which interfere with the production of reliable and reproducible results relevant to the field.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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