Use of Carabids for the Post-Market Environmental Monitoring of Genetically Modified Crops
Notice bibliographique
Résumé
Post-market environmental monitoring (PMEM) of genetically modified (GM) crops is required by EU legislation and has been a subject of debate for many years; however, no consensus on the methodology to be used has been reached. We explored the suitability of carabid beetles as surrogates for the detection of unintended effects of GM crops in general PMEM surveillance. Our study combines data on carabid communities from five maize field trials in Central Europe. Altogether, 86 species and 58,304 individuals were collected. Modeling based on the gradual elimination of the least abundant species, or of the fewest categories of functional traits, showed that a trait-based analysis of the most common species may be suitable for PMEM. Species represented by fewer than 230 individuals (all localities combined) should be excluded and species with an abundance higher than 600 should be preserved for statistical analyses. Sixteen species, representing 15 categories of functional traits fulfill these criteria, are typical dominant inhabitants of agroecocoenoses in Central Europe, are easy to determine, and their functional classification is well known. The effect of sampling year is negligible when at least four samples are collected during maize development beginning from 1 April. The recommended methodology fulfills PMEM requirements, including applicability to large-scale use. However, suggested thresholds of carabid comparability should be verified before definitive conclusions are drawn.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».