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Enregistrement W2982024900 · doi:10.4095/287941

Biogeochemical variation and ecological and human health risk assessment

2011· report· en· W2982024900 sur OpenAlexaff
A N Rencz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogeochemical cycleVariation (astronomy)Environmental scienceHuman healthEcologyEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental healthBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An ecosystem is composed of various biotic and abiotic components. Although they are connected, each has a unique chemical signature that can characterize that component. The risk assessor is faced with the option of selecting for study and sampling one or more types of media type to characterize the ecosystem of interest. It should be appreciated that although the components are linked and elements flow from one system to another, there is not necessarily a strong correlation between the distribution patterns of elements in one pool and those in another. The distribution of elements in the different media reflects complex interactions between the different components of the ecosystem and the factors that control them ( soil pH, eH, and the content of organic matter). In addition, the levels of element concentration in biological systems are affected by seasonal variations and by the adaptive mechanisms of biota that allow them to maximize their competitive advantage (certain plants are bio-accumulators of specific elements). The risk assessor should consider the variation inherent in each of the media types that is being sampled. For example, within one tree species there are different tissue types (eg. leaf, bark, woody layer) and there may be up to a magnitude of difference in the concentration of elements from one type of tissue to the next (e.g. Ni in sugar maples). Hence, if data from more than one type of tissue are compared, the result may show variation in element concentrations that are not realistic. This workshop focuses on soils and the inherent differences that affect the concentration of metals in soils. Soils have properties that make them a useful sample media for risk assessment. They are present in most places and readily acessible, the seasonal fluctuations in their chemistry are not significant, and they are directly linked to biological uptake. There is variation in the element content of soils with increasing depth caused by the soilforming processes and horizon development. However, if samples are collected from similar pedologic horizons, the origin of the differences tends to be more easily explained.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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