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Enregistrement W4308541182 · doi:10.1016/j.chemosphere.2022.137210

Validation of a method to determine transformation of chemicals in anaerobic liquid pig and cattle manure for the OECD test guideline programme

2022· article· en· W4308541182 sur OpenAlexaff
Silvia Berkner, Julia Margaretha Anke, Rolf‐Alexander Düring, Silke Fiebig, Thomas Junker, Dieter Hennecke, Monika Herrchen, Maria Meinerling, Jörg Römbke, Sören Thiele‐Bruhn, Edward Topp, Wolfgang Völkel, Susanne Walter-Rohde

Notice bibliographique

RevueChemosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManureBiocideAgricultureGuidelineBiotechnologyEnvironmental scienceFertilizerLiquid manureWaste managementEnvironmental planningBiochemical engineeringBusinessEnvironmental protectionAgricultural engineeringPulp and paper industryEngineeringBiologyChemistryAgronomyEcologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manure is widely used as a fertilizer and applied to agricultural land. It may contain highly active chemicals like veterinary medicinal products or biocides, which enter into the environment by this pathway. This is recognized by several regulatory frameworks, however, a detailed method for examining the transformation of chemicals in manure was lacking. This article describes the validation of a method for studying the anaerobic transformation of chemicals in pig and cattle liquid manure. Different steps are covered with an emphasis on the validation ring test and the OECD (Organisation for Economic Cooperation and Development) process that led to the recent adoption of the method as OECD Test Guideline (TG) 320.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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