Anatomy of a decision III: Evaluation of national disposal at sea program action level efficacy considering 2 chemical action levels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The potential performance (i.e., ability to separate nontoxic from toxic sediments) of a range of international Disposal at Sea (DaS) chemical Action Levels (ALs) was compared using a sediment chemical and toxicological database. The use of chemistry alone (without the use of further lines of evidence) did not perform well at reducing costs and protecting the environment. Although some approaches for interpreting AL1 results are very effective at filtering out the majority of acutely toxic sediments, without subsequent toxicological assessment, a large proportion of nontoxic sediments would be unnecessarily subjected to treatment and containment, and a number of sublethally toxic sediments would be missed. Even the best tiered systems that collect and evaluate information sequentially resulted in the failure to catch at least some sublethally or acutely toxic sediments. None of the AL2s examined were particularly effective in distinguishing between non-, sublethally, or acutely toxic sediments. Thus, this review did not support the use of chemical AL2s to predict the degree to which sediments will be toxic. Integr Environ Assess Manag 2017;13:1086–1099.© 2017 The Authors. Integrated Environmental Assessment and Management Published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of Society of Environmental Toxicology & Chemistry (SETAC). Key Points Chemistry alone performs poorly at reducing costs and protecting the environment. Some chemical Action Level (AL) 1 strategies filter out the majority of toxic sediments, but with high false positives. Many tiered systems were able to discriminate most toxic and nontoxic sediments. None of the AL2s examined were effective in distinguishing between nontoxic and toxic sediments.
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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 | 0,088 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».