Anatomy of a decision II: Potential effects of changes to Tier I chemical approaches in Canadian Disposal at Sea program sediment assessment protocols
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effects of possible changes to the Canadian 2-tiered assessment framework for dredged material based on outcomes of the 2006 Contaminated Dredged Material Management Decisions Workshop (CDMMD) are evaluated. Expanding on the “data mining” approach described in a previous paper, which focused solely on chemical lines of evidence, the efficacy of Tier 1 approaches (increases to the number of chemical analytes, use of mean hazard quotients, and the use of a screening bioassay) in predicting toxicity are evaluated. Results suggest value in additional work to evaluate the following areas: 1) further expanding minimum chemical requirements, 2) using more advanced approaches for chemical interpretation, and 3) using a screening-level bioassay (e.g., Canadian solid-phase photoluminescent bacteria test) to determine whether it would complement Tier 1 chemistry as well as or better than the solvent-based Microtox™ test method evaluated in the present study. Integr Environ Assess Manag 2017;13:1072–1085. © 2017 The Authors. Integrated Environmental Assessment and Management published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of Society of Environmental Toxicology & Chemistry (SETAC) Key Points We developed a sediment database to examine international dredged material assessment approaches. A longer chemical action list is more effective at predicting toxicity. Well-designed mean hazard quotient approaches outperform “one out/all out” rules. A conservative Tier 1 screening bioassessment improved toxic detection.
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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 | 0,052 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».