Evaluating consistency of best professional judgment in the application of a multiple lines of evidence sediment quality triad
Notice bibliographique
Résumé
The bioavailability of sediment-associated contaminants is poorly understood. Often, a triad of chemical concentration measurements, laboratory sediment toxicity tests, and benthic infaunal community condition is used to assess whether contaminants are present at levels of ecological concern. Integration of these 3 lines of evidence is typically based on best professional judgment by experts; however, the level of consistency among expert approach and interpretation has not been determined. In this study, we compared the assessments of 6 experts who were independently provided data from 25 California embayment sites and asked to rank the relative condition of each site from best to worst. The experts were also asked to place each site into 1 of 6 predetermined categories of absolute condition. We provided no guidance regarding assessment approach or interpretation of supplied data. The relative ranking of the sites was highly correlated among the experts, with an average correlation coefficient of 0.92. Although the experts' relative rankings were highly correlated, the categorical assessments were much less consistent, with only 1 site out of 25 assigned to the same absolute condition category by all 6 experts. Most of the observed categorical differences were small in magnitude and involved the weighing of different lines of evidence in individual assessment approaches, rather than interpretation of signals within a line of evidence. We attribute categorical differences to the experts' use of individual best professional judgment and consider these differences to be indicative of potential uncertainty in the evaluation of sediment quality. The results of our study suggest that specifying key aspects of the assessment approach a priori and aligning the approach to the study objectives can reduce this uncertainty.
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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 | 0,385 | 0,650 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».