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Enregistrement W2012864575 · doi:10.1897/04-268r.1

The use of terrestrial and aquatic microcosms and mesocosms for the ecological risk assessment of veterinary medicinal products

2005· article· en· W2012864575 sur OpenAlexaff
Paul J. Van den Brink, José Tarazona, Keith R. Solomon, Thomas Knacker, N.W. van den Brink, Theo C.M. Brock, J. P. Hoogland

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrocosmMesocosmEnvironmental scienceEcologyRisk assessmentEnvironmental chemistryBiologyChemistryEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we investigate the applicability of experimental model ecosystems (microcosms and mesocosms) for the ecological risk assessment of veterinary medicinal products (VMPs). VMPs are used in large quantities, but the assessment of associated risks to the environment is limited, although they are continually infused into the environment via a number of routes. It is argued that the experience obtained by pesticide research largely can be used when evaluating VMPs, although there are several major differences between pesticides and pharmaceuticals (e.g., knowledge of their mechanisms of action on nontarget organisms). Also, because microorganisms are often the target organisms of VMPs, risk assessment should focus more on endpoints describing functional processes. This paper provides a review of the current risk assessment schemes of Europe and North America along with examples of experiments already performed with veterinary medicinal products in aquatic and terrestrial ecosystem models. We suggest that some of the approaches developed for pesticide risk assessment can be used for VMPs and offer suggestions for the development of a framework for ecological risk assessment of VMPs.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations85
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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