A Weight of Evidence approach to support the assessment of the quality of Manila clam farming sites in a coastal lagoon
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture productivity in coastal lagoons is endangered by a complex interplay of anthropogenic and environmental factors, amplified by the effects of climate change in these sensitive areas. To reach a more comprehensive assessment of farming sites quality, a quantitative Weight of Evidence approach (QWoE) is applied for the first time to data collected at four Manila clam (R. philippinarum) farming sites in the Venice lagoon (Italy). This included sediment quality, chemical bioaccumulation, and biological responses. Results revealed a greater hazard for sites closer to the open sea. In these areas, the combination of sediment characteristics and a higher frequency of salinity and temperature stress could explain the alterations measured at a transcriptional and biomarker level. The findings demonstrate that a QWoE approach that integrates multiple sources of evidence should also include physicochemical conditions in order to better understand the impacts of human activities and other stressors on clam aquaculture productivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,141 | 0,360 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».