In situ-based effects measures: Considerations for improving methods and approaches
Notice bibliographique
Résumé
In situ-based effects measures have gained increased acceptance as a means to improve the link between cause and effect in aquatic ecotoxicological studies. These approaches have primarily been employed where more conventional laboratory tests with field collected samples and routine in-field community surveys have failed to provide reasonable answers with respect to causes of toxicity, primary routes of contaminant exposure, and what constitutes ecotoxicologically relevant contaminant levels, at least at a site-specific level. One of the main advantages provided by in situ tests compared to more conventional field-based monitoring approaches is that they provide better control over stressor exposure to a defined population of test animals under natural or near-natural field conditions. In situ techniques can also be used to avoid artifacts related to sampling, transport and storage of contaminated water and sediment intended for laboratory-based toxicity assessment. In short, they can reduce the need for laboratory to field extrapolation and, when conducted properly, in situ tests can provide improved diagnostic ability and high ecological relevance. This paper provides suggestions and considerations for designing in situ studies, choosing test species and test endpoints, avoiding or minimizing test artifacts, best addressing some of the limitations of in situ test techniques, and generally improving the overall quality of the in situ approach chosen.
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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 | 0,160 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».