Modélisation et prévision de l'exposition des écosystèmes aux médicaments administrés dans la nourriture rejetés par les exploitations de pisciculture marine : un premier aperçu
Notice bibliographique
Résumé
Le présent document porte sur la modélisation du rejet des principes actifs des médicaments administrés par voie alimentaire dans les exploitations de pisciculture marine en parcs en filet au Canada. Il donne un aperçu du contexte et des processus conceptuels à modéliser et de certains problèmes de modélisation, et présente un examen des efforts de modélisation menés jusqu’à présent ainsi qu’une description de quelques modèles simples qui pourraient être utilisés. En général, la modélisation des rejets et des dépôts de médicaments administrés par voie alimentaire en est à ses débuts. Peu de modèles ont été mis au point spécialement pour prédire le dépôt benthique des médicaments administrés par voie alimentaire, et leur complexité varie. Les résultats des modèles sont sensibles aux paramètres d’entrée, notamment les détails du traitement, les conditions hydrographiques, les spécificités de la répartition des médicaments, ainsi que les vitesses de chute et la période des rejets. Nombre de ces paramètres sont mal compris, difficiles à mesurer et donc mal quantifiés. Ainsi, il est encore difficile de déterminer la quantification des incertitudes et des sensibilités des résultats des modèles. De nombreux modèles ont été élaborés pour prédire le dépôt des déchets organiques produits par les exploitations de pisciculture marine en parcs en filet. Malgré les similitudes qui existent entre les hypothèses sous-jacentes de ces modèles et celles concernant les médicaments administrés par voie alimentaire, il n’est pas forcément simple ou facile de les adapter à la modélisation du dépôt des médicaments administrés par voie alimentaire. Il est particulièrement important d’inclure les spécificités de la répartition des médicaments, qui est nécessaire pour modéliser correctement la dynamique du dépôt des médicaments administrés par voie alimentaire; il n’est probablement pas approprié d’appliquer de simples facteurs de conversion entre le dépôt de déchets organiques et le dépôt de médicaments administrés par voie alimentaire, car le rapport entre le carbone et le médicament dans les matières fécales rejetées varie dans le temps. Il faut définir les objectifs de la modélisation avant de sélectionner un modèle et d’évaluer s’il est adéquat et suffisant. Une fois que les modèles ont été sélectionnés ou élaborés, il faut les valider avant de les utiliser. En général, les modèles existants de dépôt des médicaments administrés par voie alimentaire n’ont pas été étalonnés ou validés de manière approfondie. Parmi les quelques validations qui ont été effectuées, on constate dans la documentation que, quelle que soit leur complexité, les modèles existants donnent, au mieux, une estimation de l’ordre de grandeur des concentrations de médicaments dans le fond marin. Malgré les incertitudes entourant leur précision et leur validité, les modèles peuvent être utiles pour appuyer les processus décisionnels réglementaires. Le choix du modèle dépend des objectifs du décideur. Il n’est pas possible d’estimer la précision et l’exactitude du modèle avant d’avoir vérifié et validé le modèle choisi. D’après les études de validation existantes, les modèles disponibles ne peuvent produire que des estimations de l’ordre de grandeur des dépôts de médicaments administrés par voie alimentaire. Pour l’instant, des modèles simples peuvent suffire pour l’aide à la décision. Ce sentiment pourrait changer à mesure que la science caractérisera mieux les intrants et les processus des modèles et mènera davantage d’études de validation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».