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Enregistrement W2138581178 · doi:10.1897/ieam_2006-031.1

In situ-based effects measures: Determining the ecological relevance of measured responses

2007· review· en· W2138581178 sur OpenAlexaff
Donald J. Baird, Steven S. Brown, Laurent Lagadic, Matthias Liess, Lorraine Maltby, Matilde Moreira‐Santos, Ralf Schulz, Geoffrey I. Scott

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2007
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelevance (law)EcologyPopulationEnvironmental resource managementEnvironmental scienceComputer scienceBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this review is to examine how the choice of test species and study design employed in the use of in situ approaches in ecological risk assessment can maximize the ecological relevance of data. We provide a framework to define and assess ecological relevance that permits study designs to remain focused on the ecological question being addressed. This framework makes explicit the linkages between effects at lower levels of biological organization and higher-order ecological effects at the population, community, and ecosystem levels. The usefulness of this framework is illustrated by reference to specific examples from aquatic ecotoxicology. The use of models as both interpretive and predictive tools is discussed, with suggestions of appropriate methods for different protection goals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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