Challenges in current adult fish laboratory reproductive tests: Suggestions for refinement using a mummichog (<i>Fundulus heteroclitus</i>) case study
Notice bibliographique
Résumé
Concerns about screening endocrine-active contaminants have led to the development of a number of short-term fish reproductive tests. A review conducted of 62 published adult fish reproductive papers using various fish species found low samples sizes (mean of 5.7 replicates with a median of 5 replicates) and high variance (an average coefficient of variance of 43.8%). The high variances and low sample sizes allow only relatively large differences to be detected with the current protocols; the average significant difference detected was a 68.7% reduction in egg production, while only differences above 50% were detected with confidence. This result indicates low power to detect more subtle differences and a high probability of type II errors in interpretation. The present study identifies several ways to increase the power of the adult fish reproductive test in the mummichog (Fundulus heteroclitus). By identifying the peak timing of egg production (before and after the new moon), extending the duration of the experiment (increased from 7 to 14 d), and determining that a sample size of eight replicate tanks per treatment accurately predicts variance in the sample population (based on pre-exposure variation calculations of replicate tanks), the power of the test has been significantly increased. The present study demonstrates that weaknesses in the current adult fish reproductive tests can easily be addressed by focusing on improved understanding of the reproductive behavior of the test species and developing study designs that include calculating desired variability levels and increasing replicates.
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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 | 0,121 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».