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Enregistrement W6968621429 · doi:10.5281/zenodo.3531993

Cullen, J.J., 2019. The best available science supports most probable number (MPN) testing methods for type approval of ballast water management systems

2019· article· en· W6968621429 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoast guardBallastDismissalBest practiceGuard (computer science)Protocol (science)Delegation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The Vessel Incidental Discharge Act of 2018 (VIDA) became law on December 4, 2018, instructing the United States Coast Guard (USCG), in coordination with the U.S. Environmental Protection Agency, to publish a draft policy letter, based on the best available science, describing ballast water management system (BWMS) type-approval testing methods that may be used to measure the concentration of organisms in ballast water that are capable of reproduction. The USCG was required to take into consideration a testing method that uses organism grow-out and most probable number (MPN) statistical analysis. The MPN Dilution Culture + Motility (MPN+M) type-approval testing methodology fits this description: with the U.S. delegation in agreement, MPN+M was approved by the International Maritime Organization for use in type approval of BWMS. Yet, the USCG draft policy letter stated that “the Coast Guard does not know of any type-approval testing protocols for BWMS that render nonviable organisms in ballast water that are based on best available science”, and the letter does not even mention MPN. Highly qualified commenters, each providing supporting documentation, challenged the Coast Guard’s dismissal of MPN, recommending instead that the USCG include an MPN+M protocol in its final policy letter, due on December 4, 2019. A review of the best available science — documented experience, relevant data and peer-reviewed publications, all on the public record — strongly supports the case for MPN+M as a type-approval testing method. The science shows that MPN+M is suitable for testing all BWMS treatment technologies and that it assesses permanent loss of viability. The method has been validated to a higher standard than the USCG-accepted FDA/CMFDA + Motility method and performance metrics show that it provides equivalent or better enforcement of type-approval discharge standards. The best available science supports USCG acceptance of the MPN+M methodology as described in a protocol submitted to them by one of their accepted Independent Laboratories.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0760,062

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,242 · 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
Publié2019
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Résumé présentoui

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