An ecosystem modelling approach for deriving water quality criteria
Notice bibliographique
Résumé
Ecological effects of chemicals on ecosystems are the result of direct effects of the chemical, determined in single-species toxicity testing, and indirect effects due to ecological interactions between species. Current experimental methods to account for such interactions are expensive. Hence, mathematical models of ecosystems have been proposed as an alternative. The use of these models often requires extensive calibration, which hampers their use as a general tool in ecological effect assessments. Here we present a novel ecosystem modelling approach which assesses effects of chemicals on ecosystems by integrating single-species toxicity test results and ecological interactions, without the need for calibration on case-specific data. The methodology is validated by comparing predicted ecological effects of copper in a freshwater planktonic ecosystem with an experimental ecosystem data set. Two main effects reflected by this data set (a decrease of cladocerans and an increase of small phytoplankton) which were unpredictable from single-species toxicity test results alone, were predicted accurately by the developed model. Effects on populations which don't interact directly with other populations, were predicted equally well by single-species toxicity test results as by the ecosystem model. The small amount of required data and the high predictive capacity can make this ecosystem modelling approach an efficient tool in water quality criteria derivation for chemicals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».