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Record W7161754640 · doi:10.82308/30860

Avian Early-Life Stage Toxicity Testing as an Alternative to Traditional Methods

2024· dissertation· en· W7161754640 on OpenAlexaboutno aff
Yanan Zhang

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsChemical controlTest (biology)Western europe

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'évaluation de la toxicité chimique est cruciale pour protéger l'environnement et la santé humaine. Cependant, les méthodes traditionnelles de test sont coûteuses, chronophages et soulèvent des préoccupations éthiques. Surmonter ces défis nécessite l'adoption d'approches humaines et efficaces, d'où la demande réglementaire au Canada (et dans le monde entier) pour de nouvelles méthodes d'approche (NAM) rentables, gain de temps et éthiques.Une méthode alternative est le test de toxicité précoce du stade embryonnaire (ELS) utilisant des embryons aviaires pré-éclosion et fécondés, établi par Farhat et ses collègues d'Environnement et Changement climatique Canada comme une alternative prometteuse aux tests aviaires traditionnels. Cependant, pour que cette méthode soit conforme aux exigences de la législation horizontale et verticale, il est nécessaire de réaliser davantage d'études de cas avec divers produits chimiques, ainsi que de se concentrer continuellement sur l'amélioration des aspects techniques de la méthode.En conséquence, cette thèse présente deux études : Étude 1 : une analyse comparative entre les résultats issus de la méthode de test de toxicité ELS aviaire et les méthodes traditionnelles de test de toxicité aviaire (AT) ; et Étude 2 : une exploration de méthodes pour mesurer la survie embryonnaire de manière non invasive.Dans l'étude 1, la corrélation entre le test ELS aviaire et le test AT traditionnel a été explorée à travers une étude de six pesticides : endrine, éthoprophos, carbofuran, trichlorfon, perméthrine et glufosinate-ammonium. À partir du test ELS, j'ai mesuré les variables suivantes : DL50, LOEL, BMD. Lorsque ces variables ont été comparées aux données de toxicité sur ces mêmes pesticides dérivées du test AT traditionnel, des corrélations faibles ont été calculées. Malgré de telles constatations, une richesse de nouvelles données a été accumulée pour les pesticides préoccupants pour l'environnement, ainsi que des informations techniques sur la qualité de la méthode ELS (par exemple, la mortalité dans les témoins). Bien que la concordance entre les deux approches soit faible, de telles études sont nécessaires pour augmenter la compréhension du domaine d'application potentiel du test ELS en tant qu'alternative à l'évaluation traditionnelle de la toxicité aiguë aviaire.Dans l'étude 2, des techniques et des technologies novatrices ont été explorées pour caractériser la survie embryonnaire de manière non invasive, en se concentrant sur la surveillance du battement cardiaque embryonnaire à l'aide de capteurs piézoélectriques comme indicateur de survie. Cependant, les capteurs sélectionnés n'ont pas donné les signaux attendus des embryons, soulignant la nécessité de méthodes alternatives pour surveiller efficacement les fréquences cardiaques embryonnaires dans le test ELS aviaire.En résumé, cette thèse fournit des données nécessaires pour augmenter la compréhension de la méthode de test ELS aviaire, y compris des résultats pilotes sur la manière dont la survie embryonnaire peut être étudiée de manière non invasive. Les résultats et les enseignements tirés de cette étude contribuent à approfondir notre compréhension du domaine d'application du test ELS en tant qu'approche alternative aux tests AT traditionnels, ainsi qu'à la performance technique de la méthode, tout en suggérant des domaines de recherche supplémentaires

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.019

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.064
GPT teacher head0.357
Teacher spread0.293 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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