Equations for modelling contaminant impacts throughout a marine ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Biological risk assessment modelling for oil spills using whole-of-ecosystem models has the benefit of assessing species-specific toxicology and the chronic impact of oil spills by layering these impacts on top of the already-built ecosystem within the model. In deterministic models this approach requires tracking contaminants as they move throughout the biology of the ecosystem, from uptake to loss. Here we consolidate, modify, and add to existing equations to produce a synergistic set that can be used to define the impact of contaminants on biological groups throughout the food web. We demonstrate how these equations work, individually as well as in tandem, for oil-based contaminants by implementing them in a three-dimensional marine ecosystem model. We assess the sensitivity of parameters within these equations, showing the impact on the model outcome. Although we focus on oil-based contaminants in our examples, the equations presented can be applied to any contaminants in the aquatic or marine environment. • Whole-of-ecosystem models allow tracking oil spills throughout a marine ecosystem. • Contaminant movements are tracked in the biology of the system from uptake to loss. • We show synergistic equations for contaminants in deterministic ecosystem models. • We exemplify how equations work with parameter estimates for oil-based contaminants. • Presented contaminant equations can be applied to a range of marine contaminants.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».