A review of ecological risk assessment methods for amphibians: Comparative assessment of testing methodologies and available data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Historically, ecological risk assessments have rarely included amphibian species, focusing preferentially on other aquatic (fish, invertebrates, algae) and terrestrial wildlife (birds and mammal) species. Often this lack of consideration is due to a paucity of toxicity data, significant variation in study design, uncertainty with regard to exposure, or a combination of all three. Productive risk assessments for amphibians are particularly challenging, given variations in complex life history strategies. Further consideration is needed for the development of useful laboratory animal models and appropriate experimental test procedures that can be effectively applied to the examination of biological response patterns. Using these standardized techniques, risk estimates can be more accurately defined to ensure adequate protection of amphibians from a variety of stress agents. Patterns in toxicity may help to ascertain whether test results from 1 amphibian group (e.g., Urodela) could be sufficiently protective of another (e.g., Anura) and/or whether some nonamphibian aquatic taxonomic groups (e.g., fish or aquatic invertebrates) may be representative of aquatic amphibian life stages. This scope is intended to be a guide in the development of methods that would yield data appropriate for ecological risk decisions applicable to amphibians. Integr Environ Assess Manag 2017;13:601–613. © 2016 SETAC Key Points Amphibians have complex life histories that add levels of complexity in the evaluation of risk at contaminated sites. Life histories for amphibians include exposures to contaminated water, soil, and potentially sediments. Aquatic surrogates (e.g., fish) are only partially useful in predicting effects to a single life stage for some amphibian species. More research is needed to understand the relative importance of exposure to terrestrial life stages in estimating risk.
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 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 | 0,024 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».