Oil toxicity test methods must be improved
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A review of the literature on oil toxicity tests showed a high diversity of reported test methods that may affect the composition, stability, and toxicity of oil solutions. Concentrations of oil in test solutions are dynamic because hydrocarbons evaporate, partition to test containers, bioaccumulate, biodegrade, and photo-oxidize. As a result, the composition and toxicity of test solutions may vary widely and create significant obstacles to comparing toxicity among studies and to applying existing data to new risk assessments. Some differences in toxicity can be resolved if benchmarks are based on measured concentrations of hydrocarbons in test solutions, highlighting the key role of chemical analyses. However, analyses have often been too infrequent to characterize rapid and profound changes in oil concentrations and composition during tests. The lack of practical methods to discriminate particulate from dissolved oil may also contribute to underestimating toxicity. Overall, current test protocols create uncertainty in toxicity benchmarks, with a high risk of errors in measured toxicity. Standard oil toxicity tests conducted in parallel with tests under site-specific conditions would provide an understanding of how test methods and conditions affect measured oil toxicity. Development of standard test methods could be achieved by collaborations among university, industry, and government scientists to define methods acceptable to all 3 sectors. Environ Toxicol Chem 2019;38:302–311. © 2018 The Authors. Environmental Toxicology and Chemistry published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of SETAC. Abstract Current oil toxicity test methods affect the stability and composition of oil solutions, causing errors and uncertainty in ecological risk assessments of oil spills. Improved approaches are needed to generate reliable benchmarks and to understand how site-specific experiment conditions affect oil toxicity.
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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 | 0,042 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,009 |
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 ».