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Enregistrement W2894904212 · doi:10.24868/bwtc6.2017.010

The case for using the Most Probable Number (MPN) method in ballast water management system type approval testing

2017· article· en· W2894904212 sur OpenAlexafffund
John J. Cullen, Hugh L. MacIntyre

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBallastPhytoplanktonComputer scienceEnvironmental scienceProtocol (science)Reliability (semiconductor)EcologyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, the U.S. Coast Guard (USCG) rejected the Serial Dilution Culture-Most Probable Number (SDC-MPN) method for enumerating viable phytoplankton cells in ballast water discharge as an alternate to their prescribed method — the Environmental Technology Verification (ETV) Protocol. This method distinguishes living from dead organisms using vital stains and motility. Succinctly, the USCG position has been that the ETV Protocol is a reliable and repeatable efficacy test and the SDC-MPN method is not. New evidence and an expanded consideration of published research supports a fundamentally different assessment. A peer-reviewed quantitative evaluation of ETV vital stains for 24 species of phytoplankton has conclusively established that the ETV Protocol, even with observations of motility, is not reliable for all species. In contrast, published results suggest that errors in the method were small for the limited number of locations studied to date. It is possible that the communities tested in these were dominated by species that can be classified accurately using vital stains. Even so, it must be acknowledged that the reliability and accuracy of vital stains is untested for thousands of species of phytoplankton. Introduced in 1951, the SDC-MPN method for phytoplankton is an established approach for use with multi-species communities. As applied to ballast water testing, SDC-MPN is much less vulnerable to methodological uncertainties than has been assumed. Notably, all species of phytoplankton need not be cultured in the conventional sense. Rather, a single viable cell in a dilution tube need grow only enough to be detected — a requirement known to have been met by otherwise uncultured species. Further, delayed restoration of viability after treatment with ultraviolet radiation (UV) is not a problem: organisms repair UV damage quickly or not at all, consistent with the assumptions of the test. Two critical methodological failures could compromise protection of the environment in ballast water testing: living organisms that do not stain or move, and viable organisms that do not grow to detection in the MPN cultures. These can be assessed with complementary measurements, but importantly, the relative protection of each method can be evaluated by comparing counts of living cells from the ETV Protocol with counts of viable cell from SDC-MPN in untreated samples. Available evidence provides no basis for concluding that either method is consistently less protective. However, as applied in ballast water testing, the statistical estimate of MPN is less precise. On this basis, SDC-MPN is worse for a single test. But, counter-intuitively, it is more protective of the environment when five consecutive tests must be passed for type approval, because the likelihood of one false rejection out of five tests is higher and five false passes would be exceedingly rare. Addressing only the science, we conclude that both the ETV Protocol and the SDC-MPN method, though imperfect, are currently appropriate for assessing the efficacy of ballast water management systems in a type-approval testing regime. In closing, we show proof of concept for a rapid assay of viability, benchmarked against SDC-MPN, that could be well suited for routine assessment of treatment system performance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,312
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,449
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3120,449
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,017
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0150,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 GPT0,289
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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