Towards an ecological modelling approach for assessing ionizing radiation impact on wildlife populations
Notice bibliographique
Résumé
The emphasis of the international system of radiological protection of the environment is to protect populations of flora and fauna. Throughout the MODARIA programmes, the United Nations' International Atomic Energy Agency (IAEA) has facilitated knowledge sharing, data gathering and model development on the effect of radiation on wildlife. We present a summary of the achievements of MODARIA I and II on wildlife dose effect modelling, extending to a new sensitivity analysis and model development to incorporate other stressors. We reviewed evidence on historical doses and transgenerational effects on wildlife from radioactively contaminated areas. We also evaluated chemical population modelling approaches, discussing similarities and differences between chemical and radiological impact assessment in wildlife. We developed population modelling methodologies by sourcing life history and radiosensitivity data and evaluating the available models, leading to the formulation of an ecosystem-based mathematical approach. This resulted in an ecologically relevant conceptual population model, which we used to produce advice on the evaluation of risk criteria used in the radiological protection of the environment and a proposed modelling extension for chemicals. This work seeks to inform stakeholder dialogue on factors influencing wildlife population responses to radiation, including discussions on the ecological relevance of current environmental protection criteria. The area of assessment of radiation effects in wildlife is still developing with underlying data and models continuing to be improved. IAEA's ongoing support to facilitate the sharing of new knowledge, models and approaches to Member States is highlighted, and we give suggestions for future developments in this regard.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».