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Enregistrement W2300783609 · doi:10.1002/etc.3177

A framework for screening sites at risk from contaminants of emerging concern

2015· article· en· W2300783609 sur OpenAlexaff
Jerry Diamond, Kelly R. Munkittrick, Katherine E. Kapo, Jennifer Flippin

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensCanada’s Oil Sands Innovation Alliance
Organismes subventionnairesWater Environment Research Foundation
Mots-clésRisk assessmentContaminationEnvironmental chemistryEnvironmental scienceEnvironmental healthRisk analysis (engineering)BiologyChemistryBusinessComputer scienceEcologyMedicineComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trace levels of a variety of currently unregulated organic chemicals have been detected in treated wastewater effluents and surface waters that receive treated effluents. Many of these chemicals of emerging concern (CECs) originate from pharmaceuticals and personal care products that are used widely and that frequently are transported "down the drain" to a wastewater treatment plant (WWTP). Actual effects of CECs on aquatic life have been difficult to document, although biological effects consistent with effects of some CECs have been noted. There is a critical need to find appropriate ways to screen wastewater sites that have the greatest potential of CEC risk to biota. Building on the work of several researchers, the authors present a screening framework, as well as examples based on the framework, designed to identify high-risk versus lower-risk sites that are influenced by WWTP effluent. It is hoped that this framework can help researchers, utilities, and the larger water resource community focus efforts toward improving CEC risk determinations and management of these risks.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0100,004
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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