Efficiency of sediment quality guidelines for predicting toxicity: The case of the St. Lawrence river
Notice bibliographique
Résumé
Multitiered frameworks that are designed for risk assessment of contaminated sediment rely on sediment quality guidelines (SQGs) at the first tier or screening level. In the case of contamination by multiple pollutants, results can be aggregated under indices such as the mean quotient. A decision is then reached (e.g., to dispose of dredged materials in open water) without further investigation, provided that the SQGs or the specific values of indices or quotients derived from the SQGs are not exceeded. In this way, SQGs and quotients play a critical role in environmental protection. As part of the development of a tiered framework to assess the environmental risk of materials dredged from the St. Lawrence River, we evaluated various quotients based on SQGs available for this river with a data set that matches chemistry and toxicity test endpoints. The overall efficiency of all tested quotients was rather low, and we then examined factors such as sediment grain size, nutrients, metal-binding phases (e.g., Al, Fe), and dissolved organic carbon to explain misclassified samples. This examination led to the design of a modified tier 1 framework in which SQGs are used in combination with decision rules based on certain explanatory factors.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».