Additional file 1 of An often-overestimated ecological risk of copper in Chinese surface water: bioavailable fraction determined by multiple linear regression of water quality parameters
Notice bibliographique
Résumé
Additional file1: Figure S1. Comparison of measured versus MLR-, hardness-based- and BLM-predicted for 9 species. Figure S2. Comparison of fitted models to derive the HC5 based on MLR models. Table S1. Concentrations of total dissolved Cu in Chinese surface water of fifteen regions in 2021 (μg/L). Table S2. Water quality variables in Chinese surface freshwater of fifteen regions. Table S3. Suggestions of hardness, pH and DOC values for China, compared to previous works. Table S4. Species-specific multiple linear regression model coefficients. Table S5. Species-specific hardness-based model coefficients. Table S6. Raw and normalization of toxicity data for Cu. Table S7. The MOS10 of Cu in surface water of China under different water quality parameters condition. Table S8. Comparison of species-specific and pooled Cu MLR in Species and numbers of toxicity data to previous work. Table S9. Acute copper toxicity data used for normalization models development. Table S10. Hardness data source. Table S11. DOC data source.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,753 | 0,102 |
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 ».