Essais de génotoxicité in vitro et in vivo applicables à l'environnement hydrique
Bibliographic record
Abstract
Cet article est une revue des essais in vitro et in vivo utilisés pour évaluer le caractère génotoxique des micropolluants des milieux environnementaux relatifs aux eaux continentales et marines, rejets liquides d'origine domestique, industrielle ou agricole, sédiments de rivières et boues de stations de traitement d'épuration. Les essais in vitro réalisés sur cellules eucaryotes ou procaryotes sont fondés sur la détection des mutations géniques et chromosomiques, ou la mesure des adduits à l'ADN. Ils constituent des systèmes d'épreuve miniaturisés qui requièrent des volumes d'échantillons faibles; ils se prêtent ainsi au dépistage à grande échelle de la génotoxicité et à l'étude des concentrats et des extraits préparés à partir des milieux contaminés. Ils sont cependant moins bien adaptés à la prédiction de l'impact des micropolluants sur l'environnement. La recherche de conditions d'essai plus proches de la réalité environnementale a conduit au développement des essais in vivo réalisés sur organismes supérieurs, mollusques, poissons ou amphibiens, qui évaluent un potentiel génotoxique à partir d'études cytogénétiques ou d'études du caryotype des organismes exposés. Les critères de génotoxicité étudiés in vitro peuvent être utilisés dans le cadre d'études écoépidémiologiques, sur le terrain, afin d'évaluer l'impact réel des micropolluants présents dans les milieux environnementaux sujets à des contaminations d'origines diverses.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".