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Enregistrement W2081766555 · doi:10.1002/ieam.1299

Good modeling practice guidelines for applying multimedia models in chemical assessments

2012· article· en· W2081766555 sur OpenAlexaff
Andreas M. Buser, Matthew MacLeod, Martin Scheringer, Don Mackay, Mark Bonnell, Mark H. Russell, Joseph V. DePinto, Konrad Hungerbühler

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)Computer scienceContext (archaeology)Risk analysis (engineering)Quality (philosophy)Management scienceEngineeringComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multimedia mass balance models of chemical fate in the environment have been used for over 3 decades in a regulatory context to assist decision making. As these models become more comprehensive, reliable, and accepted, there is a need to recognize and adopt principles of Good Modeling Practice (GMP) to ensure that multimedia models are applied with transparency and adherence to accepted scientific principles. We propose and discuss 6 principles of GMP for applying existing multimedia models in a decision-making context, namely 1) specification of the goals of the model assessment, 2) specification of the model used, 3) specification of the input data, 4) specification of the output data, 5) conduct of a sensitivity and possibly also uncertainty analysis, and finally 6) specification of the limitations and limits of applicability of the analysis. These principles are justified and discussed with a view to enhancing the transparency and quality of model-based assessments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations45
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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