MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4243896734 · doi:10.1515/iupac.81.0335

Environmental Risk Assessment

2016· dataset· en· W4243896734 sur OpenAlexaff
Monica Nordberg, Douglas M. Templeton, Ole Andersen, John H. Duffus

Notice bibliographique

RevueIUPAC Standards Online · 2016
Typedataset
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlossaryEcotoxicologyEnvironmental risk assessmentRisk assessmentRelation (database)Computer scienceEcologyBiologyData miningLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the “Glossary of terms used in ecotoxicology” is to give clear definitions for those who contribute to studies relevant to ecotoxicology but are not themselves ecotoxicologists. This objective applies especially to chemists who need to understand the ecotoxicological literature without recourse to a multiplicity of dictionaries. The glossary includes terms related to chemical speciation in the environment, sampling, monitoring, and environmental analysis, as well as to adverse ecological effects of chemicals, ecological biomarkers, and the environmental distribution of chemicals. The dictionary consists of about 1139 terms. The authors hope that among the groups who will find this glossary helpful, in addition to chemists, are pharmacologists, toxicologists, ecotoxicologists, risk assessors, regulators, medical practitioners, and regulatory authorities. In particular, the glossary should facilitate the use of chemistry in relation to environmental risk assessment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,445 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIUPAC Standards OnlineMême sujetRisk and Safety AnalysisTravaux en français237 207