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Enregistrement W4394970735

Validation des outils immunotoxicologiques pour l'étude des effets biologiques des contaminants du milieu marin

2007· preprint· en· W4394970735 sur OpenAlexaboutno aff
Matthieu Duchemin

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2007
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine Biology and Environmental Chemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational biologyBiologyData scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Industrial, agricultural, and urban sewages, loaded in various pollutants, draw a chronic ecotoxicological risk on coastal marine ecosystems. For twenty years, the toxic effects of chemicals on the immune system have been studied in all ecological groups, especially in bivalves, to characterize that risk in aquatic ecosystems. To define an operating framework of these immunotoxicological tools, several methodological questions were addressed. Then, was studied the impact of natural endogenous and environmental factors on the immunotoxic signal emitted by a pollutant. Through a French and Canadian framework, two-year surveys in the blue mussel, Mytilus edulis and in the Pacific oyster, Crassostrea gigas, took place in France (Rade de Brest) and gave evidence of the critical role of sex and reproductive cycle on the seasonal patterns of immune parameters, despite the environmental factors of the water column. In the meantime, batches of “in tubo” exposures of blue mussels, in Quebec, at two different seasons, showed also the importance of sex and reproductive cycle in the measurement of the immunotoxic signal, but, most of all, in the immunotoxic sensitivity. Finally, this research built an operating framework for the use of immunotoxicological biomarkers, for chemical risk assessment in coastal marine ecosystems. Furthermore, these findings showed the dramatic role of the studied confounding factors to assess with accuracy the danger of chemicals.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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