Integrating Multiple Toxicological Endpoints in a Decision-Making Framework for Contaminated Sediments
Notice bibliographique
Résumé
Contaminated sediment has been identified as one of the major impediments to ecosystem restoration, but there has been little progress made in the management of sediment contaminants. Four primary lines of evidence are generally required for informed assessments yet the integration of these various lines of evidence is problematic. Using data from 220 reference sites located in the nearshore zone of the Laurentian Great Lakes the normal response of four species of laboratory organisms to sediments representing a wide range of sediment characteristics was examined. The toxicity data from the reference sites were used to establish categories of responses to test sediments. The delineations for the three categories were developed from the standard statistical parameters of population mean and standard deviation (mean ± SD) of an endpoint measured in all reference sediments. Three approaches for integrating information were examined; the first two are score based, the third approach uses a multivariate statistical method to integrate the responses. The methods were examined using both artificial and real test site data and from this it was concluded that ordination is the superior of the three. It is the least subjective within the context of the integration of the endpoints, is quantitative, and also provides appropriate weighting based on the variation observed within reference sites.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».