Additional file 1 of Triadimefon in aquatic environments: occurrence, fate, toxicity, and ecological risk
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1. Data on exposure to triadimefon, expressed as concentrations in surface waters including rivers, lakes, reservoirs were collected from literature published in China and abroad and unpublished data from recent monitoring results by the authors (Table S1 and Table S2). Data on half-lives to triadimefon were also collected from literature published in China and abroad (Table S3). Toxicity data for the triadimefon were collected from the ECOTOX Knowledgebase developed by US EPA ( https://cfpub.epa.gov/ecotox/search.cfm ), following the principles of accuracy, relevance and reliability (Table S4). Toxicity data based on various assessment end points sets for triadimefon were tested for normality by use of Anderson–Darling text, HC5 and PNEC were derived by curves fitting (Table S5). Finally, sensitivity distributions base on different end points were compared by use of the two-sample Kolmogorov–Smirnov test, using the SPSS software version 26 (Table S6). ECOTOX Knowledgebase. https://cfpub.epa.gov/ecotox/search.cfm Accessed 20 April 2021.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,855 | 0,137 |
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 ».