Time to get off the fence: The need for definitive international guidance on statistical analysis of ecotoxicity data
Notice bibliographique
Résumé
The use of the no observed effect concentration (NOEC) and lowest observed effect concentration (LOEC) in ecotoxicology has been consistently criticized for over 30 years. A search of the literature from the past 30 years found 22 articles challenging the validity and/or appropriateness of NOEC/LOEC data compared to only one in defense of such data. Notwithstanding this compelling weight of evidence, the NOEC and LOEC remain commonly published measures of toxicity from ecotoxicological studies. In this article we argue that the major reason for the continued generation and publication of NOEC/LOEC data is that key government and intergovernmental organizations have been "sitting on the fence" on the issue for more than a decade. Although most key environmental quality guideline, toxicity testing, and associated guidance documents have now recognized the limitations of NOEC/LOEC data, to date no such document or standard toxicity test method has formally ceased recommending or providing guidance on the generation of such data. This is a problem because it is these very guidance documents and test methods that regulatory agencies demand be used by industry for regulatory activities, and on which commercial testing facilities attain and maintain their testing accreditation. Consequently, there will be little impetus for change to statistical analysis practices unless changes to the key guidance documents and test methods necessitate it. Although some progress on this has been made (e.g., in Canada, Australia and New Zealand), there needs to be stronger and universal action to ensure NOEC/LOEC data are no longer generated.
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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 | 0,574 | 0,733 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,041 |
| Communication savante | 0,027 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,116 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».