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Enregistrement W2056117213 · doi:10.1002/ieam.278

It is time for changes in the analysis of whole effluent toxicity data

2011· article· en· W2056117213 sur OpenAlexaboutno aff
Jerry Diamond, Debra L. Denton, Brian S. Anderson, Bryn M. Phillips

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffluentTest (biology)Environmental scienceControl (management)Null hypothesisToxicityReliability engineeringToxicologyComputer scienceEnvironmental engineeringStatisticsEngineeringMathematicsEcologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The whole effluent toxicity (WET) program in the United States, Canada, and other countries typically requires multi concentration testing of effluents. While multiconcentration testing of chemicals is desirable for regulatory and scientific reasons, we believe this requirement is not as efficient for evaluating effluent compliance in a WET program. The key regulatory question of concern is whether an effluent is toxic or not, which is best answered statistically using a hypothesis approach, not a point estimate approach. However, the traditional hypothesis approach currently recommended does not reward high within-test precision. This report describes the need for 3 specific changes in the analysis of WET compliance data that we believe would yield a more robust WET regulatory program: (1) restate the null hypothesis so that test power is associated with demonstrating that the effluent is not toxic, (2) use USEPA's Test of Significant Toxicity (based on the noninferiority approach) to identify unacceptable toxicity as well as acceptable effects with a high probability, and (3) evaluate only the test control and the critical concentration of concern (e.g., instream waste concentration). We demonstrate that instituting these 3 changes would provide: Positive incentives for permittees to produce high-quality WET data, a transparent analysis approach in which the permittee could have greater control over regulatory decisions based on test results, and potentially a less expensive testing program because fewer effluent concentrations need to be examined within a test. As a result, WET test frequency could be increased for the same cost as current testing programs while providing greater representativeness of effluent quality.

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)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0080,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 GPT0,266
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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