It is time for changes in the analysis of whole effluent toxicity data
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,089 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».