Defining the role of omics in assessing ecosystem health: Perspectives from the Canadian environmental monitoring program
Notice bibliographique
Résumé
Scientific reviews and studies continue to describe omics technologies as the next generation of tools for environmental monitoring, while cautioning that there are limitations and obstacles to overcome. However, omics has not yet transitioned into national environmental monitoring programs designed to assess ecosystem health. Using the example of the Canadian Environmental Effects Monitoring (EEM) program, the authors describe the steps that would be required for omics technologies to be included in such an established program. These steps include baseline collection of omics endpoints across different species and sites to generate a range of what is biologically normal within a particular ecosystem. Natural individual variability in the omes is not adequately characterized and is often not measured in the field, but is a key component to an environmental monitoring program, to determine the critical effect size or action threshold for management. Omics endpoints must develop a level of standardization, consistency, and rigor that will allow interpretation of the relevance of changes across broader scales. To date, population-level consequences of routinely measured endpoints such as reduced gonad size or intersex in fish is not entirely clear, and the significance of genome-wide molecular, proteome, or metabolic changes on organism or population health is further removed from the levels of ecological change traditionally managed. The present review is not intended to dismiss the idea that omics will play a future role in large-scale environmental monitoring studies, but rather outlines the necessary actions for its inclusion in regulatory monitoring programs focused on assessing ecosystem health.
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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 | 0,032 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».