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Enregistrement W2017209295 · doi:10.1002/etc.5620200416

Sea urchin fertilization assay: An evaluation of assumptions related to sample salinity adjustment and use of natural and synthetic marine waters for testing

2001· article· en· W2017209295 sur OpenAlexaffabout
Emilia Jonczyk, Guy Gilron, Barry Zajdlik

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensBrampton Civic Hospital
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésSeawaterEffluentSea urchinSalinityEnvironmental scienceBioassayEcologyOceanographyFisheryBiologyEnvironmental engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most industrial effluents discharged into the marine coastal environment are freshwater in nature and therefore require manipulation prior to testing with marine organisms. The sea urchin fertilization test is a common marine bioassay used for routine environmental monitoring, investigative evaluations, and/or regulatory testing of effluents and sediment pore waters. The existing Canadian and U.S. Environmental Protection Agencies test procedures using sea urchin (and sand dollar) gametes allow for sample salinity adjustment using either brine or dry salts. Moreover, these procedures also allow for the use of either natural or synthetic marine water for culturing/holding test organisms and for full-scale testing. At present, it is unclear to what extent these variables affect test results for whole effluents. The test methods simply state that there are no data available and that the use of artificial dry sea salts should be considered provisional. We conducted a series of concurrent experiments aimed at comparing the two different treatments of sample salinity adjustment and the use of natural versus synthetic seawater in order to test these assumptions and evaluate effects on the estimated end points generated by the sea urchin fertilization sublethal toxicity test. Results from these experiments indicated that there is no significant difference in test end points when dry salts or brine are used for sample salinity adjustment. Similarly, results obtained from parallel (split-sample) industrial effluent tests with natural and artificial seawater suggest that both dilution waters produce similar test results. However, data obtained from concurrent tests with the reference toxicant, copper sulfate, showed higher variability and greater sensitivity when using natural seawater as control/dilution water.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations7
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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