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Enregistrement W2549832643 · doi:10.1002/ieam.1861

Integrating causation in investigative ecological weight of evidence assessments

2016· article· en· W2549832643 sur OpenAlexaff
Ryan W Stevenson, Peter M. Chapman

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCausationEcologyEnvironmental scienceEnvironmental healthBiologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Weight of evidence (WOE) frameworks integrate environmental assessment data to reach conclusions regarding relative certainty of adverse environmental effects due to stressors, possible causation, and key uncertainties. Such studies can be investigative (i.e., determining whether adverse impact is occurring to identify a need for management) or retrospective (i.e., determining the cause of a detected impact such that management efforts focus on the correct stressor). Such WOE assessments do not themselves definitively establish causation; they provide the basis for subsequent follow-up studies to further investigate causation. We propose a modified investigative WOE framework that includes an additional weighting step, which we term “direction weighting.” This additional step allows for the examination of alternative hypotheses and provides improved certainty regarding possible causation. To our knowledge, this approach has not been previously applied in investigative ecological WOE assessments. We provide a generic example of 2 conflicting hypotheses related to a mine discharging treated effluent to a freshwater lake: chemical toxicity versus nutrient enrichment. Integr Environ Assess Manag 2017;13:702–713. © 2016 SETAC Key Points A novel weight of evidence (WOE) approach has been developed for investigative ecological assessment with an example conceptual model involving a northern lake receiving treated effluent from a mine. Through the application of novel “direction weighting,” the WOE approach can provide a high level of discrimination between 2 competing hypotheses: toxicity due to metals and other substances, or nutrient enrichment. This WOE approach is broadly applicable to other investigative ecological assessment situations in which both nutrient enrichment and toxicological impairment are possible. The approach can also be used to assist in resolving other competing hypotheses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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