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Enregistrement W4281568165 · doi:10.1016/j.jenvman.2022.115300

Assessing the performance of four indicative analysis devices for ballast water compliance monitoring, considering organisms in the size range ≥10 to <50 μm

2022· article· en· W4281568165 sur OpenAlexaffabout
Oscar Casas‐Monroy, Jocelyn Kydd, R. Rozon, Sarah A. Bailey

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBallastEnvironmental scienceEnvironmental engineeringEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To minimize the global transfer of harmful aquatic organisms and pathogens, the International Maritime Organization (IMO) has introduced the standard in Regulation D-2 to limit the number of viable organisms in ballast water discharged by ships. To meet the standard, many ships are installing ballast water management systems. Concurrently, regulators are looking for indicative analysis devices able to assess compliance with Regulation D-2, producing rapid, accurate and reliable results while being easy to operate. The purpose of this research is to compare four indicative analysis devices against detailed microscopy for measuring the size class of organisms ≥10 to <50 μm in minimum dimension (e.g., phytoplankton, including autotrophs, heterotrophs or mixotrophs), using field and laboratory tests. Comparisons were conducted on (treated) ballast water discharge samples collected across Canada during three consecutive years (2017–2019). During seven tests in 2019, paired ballast water uptake samples were also obtained, facilitating measurements before and after treatment was applied. Indicative analysis devices also were challenged with natural environmental samples containing different organism abundance levels, ranging from low (nominally <10 cells mL−1) to high (nominally >150 cells mL−1) during laboratory tests. While the indicative analysis devices examined during this research produced numeric estimates having weak correlations with the standard reference method, categorical outcomes (above/below the D-2 standard) had high agreement (89% or better) when assessing ballast water samples, but lower agreement (67% or poorer) during laboratory tests. There was a relatively high rate of false negative results measured by all devices during laboratory tests. Results provided by indicative analysis devices had higher uncertainty when organism abundances in ballast samples are below and close to the D-2 standards.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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