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Enregistrement W2984126857 · doi:10.14758/set-revue.2019.hs.04

Recommandations d’un collectif franco-suisse d’experts pour une meilleure évaluation de la qualité écotoxicologique des sédiments par l’étude des communautés benthiques

2019· preprint· fr· W2984126857 sur OpenAlexaff
Stéphane Pesce, B. Ferrari, Agnès Bouchez, Nathalie Cheviron, Marina Coquery, Aymeric Dabrin, Silwan Daouk, Nathalie Dubois, Emilie Egea, Élise FOLLY, Arnaud Foulquier, David Gateuille, Véronique Gouy, M. Lafont, Mélanie Laluc, Émilie Lyautey, Fabrice Martin-Laurent, Matthieu Masson, Samuel Mondy, Jean-Michel Monier, Bernard Montuelle, Christian Mougin, Pascal Mulattieri, Emmanuel Naffrechoux, Marc Neyra, Olivier Perceval, Magali Rossi, Sérgio Lima Santiago, Vera I. Slaveykova, Pierre-François Staub, Régis Vivien, Christiane Wermeille, Anice Yari

Notice bibliographique

RevueDORA Eawag (Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology (Eawag)) · 2019
Typepreprint
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensGDG Environnement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryHumanitiesEnvironmental scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les sédiments ont un rôle écologique essentiel pour de nombreuses espèces aquatiques. Toutefois, leur capacité à capter les polluants persistants peut participer à long terme à la contamination des milieux aquatiques. Aussi, afin de mieux prendre en compte les impacts écotoxicologiques de la contamination des sédiments et appréhender le risque écologique qui en découle, il est important de disposer de méthodes d'évaluation robustes. Cet article présente la contribution d'un groupe franco-suisse réunissant chercheurs, gestionnaires et représentants de bureaux d'études qui ont travaillé ensemble afin de dresser un état des lieux et formuler des recommandations pour mieux caractériser la contamination des sédiments, les niveaux d'exposition des communautés benthiques et les effets possibles sur ces espèces.

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)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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