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Enregistrement W4413889470 · doi:10.1093/inteam/vjaf121

Comparison of aquatic system models using outdoor mesocosm data for ecological risk assessment, part I: methodology

2025· article· en· W4413889470 sur OpenAlexaff
Chiara Accolla, Amélie Schmolke, Nika Galić, Steven M. Bartell, Daniel E. Dawson, Klaus Peter Ebke, Jana Gerhard, Analise Lindborg, Ann-Kathrin Loerracher, Isabel A. O’Connor, Robert A. Pastorok, Damian V. Preziosi, Brandon Sackmann, Jürgen Schmidt, Nele Schuwirth, Tido Strauß, Roman Ashauer

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesocosmContext (archaeology)Environmental scienceEcologyEcosystemComputer scienceGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mesocosm studies are conducted in the context of higher-tier ecological risk assessments (ERAs) to integrate environmental conditions and study species interactions within waterbodies in agricultural landscapes. Aquatic system models (ASMs) could provide tools to extrapolate the dynamics and effects of chemicals observed in mesocosm studies to a wider range of environmental conditions and exposure scenarios. In this article, we present the methodology of a ring study with four ASMs (AQUATOX, CASM, StoLaM+, Streambugs) applied to data from mesocosm studies, while the results of the ring study are presented in a companion article to be published alongside this work. The ring study aimed to test the feasibility and capability of ASMs to represent mesocosm data and to evaluate if such models can be used as an extension of mesocosm experiments in ERAs. The ring study methodology allowed for model comparison and identified models' strengths and limitations in representing the ecosystem dynamics in control and treated mesocosm studies. Groups of species were defined to map the diversity of the mesocosm ecosystem in the taxa represented by the models, and a consensus trophic web was agreed on to ensure harmonization among the models. Control and effect calibration criteria were developed to evaluate and compare model performances for each species group, explicitly considering the variability in mesocosm data. Our proposed methodologies and the challenges in using mesocosm data to inform modeling approaches are discussed. Finally, we derived recommendations for future research to facilitate the development of models representing mesocosms to support ERAs.

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)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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