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Évaluation du risque écotoxicologique dans les milieux aquatiques à partir d'expérimentations de laboratoire. Perspectives offertes par la modélisation

机译:通过实验室实验评估水生环境中的生态毒理风险。建模提供的观点

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摘要

L'écotoxicologie est toujours confrontée au même dilemme. D'un côté, son objet d'étude se situe sur le terrain, où ce sont des écosystèmes complexes qu'il s'agit de protéger des diverses contaminations. D'un autre côté, nous ne disposons, pour évaluer le risque, que de données obtenues, pour l'essentiel, au laboratoire sur quelques espèces. La modélisation est un outil essentiel pour réussir au mieux cette extrapolation extrême. Elle permet aux expérimentations de laboratoires de bénéficier des connaissances écologiques acquises sur le terrain afin que le choix des espèces testées soit le plus représentatif possible. En retour, elle ouvre la voie au développement de modèles permettant le changement d'échelle pour évaluer le risque pour les populations dans des situations de terrain, à partir de données obtenues au laboratoire sur des individus. En outre, elle peut contribuer avantageusement au développement de biomarqueurs efficaces, dont la mesure permet de rendre compte d'un risque pour les populations, en relation avec les modèles de changement d'échelle. Ce sont ces trois aspects que nous développons ici.%Ecotoxicology is still facing the same paradox. On the one hand, it aims at studying field situations in which complex ecosystems have to be protected from diverse contaminations. On the other hand, as far as risk assessment is concerned, we only have at our disposal a few laboratory data obtained on a few species. Modelling is crucial to enable such an extrapolation to be undertaken, from individual in the laboratory to population in the field. It allows one to integrate field relevant knowledge in order to select the most representative test species. In return, it permits to develop models, which are able to assess ecotoxicological risk for populations based on data obtained on individuals. Moreover, modelling can contribute to efficient biomarkers development.
机译:生态毒理学仍然面临着同样的困境。一方面,它的研究对象位于野外,那里是需要保护免受各种污染的复杂生态系统。另一方面,为了评估风险,我们在实验室中仅获得了少数物种的大部分数据。建模是实现这种极端推断的最大成功的必要工具。它允许实验室实验从该领域中获得的生态知识中受益,从而使被测物种的选择尽可能具有代表性。作为回报,它为模型的开发打开了道路,该模型允许根据实验室获得的有关个人的数据,通过改变规模来评估现场情况下的人群风险。另外,它可以有利地有助于开发有效的生物标志物,相对于规模变化模型,对生物标志物的测量使得可以考虑种群风险。这是我们在这里开发的三个方面。%生态毒理学仍然面临着同样的悖论。一方面,它旨在研究必须保护复杂的生态系统免受各种污染的现场情况。另一方面,就风险评估而言,我们只掌握一些有关少数物种的实验室数据。建模对于从实验室中的个人到现场的人群进行这样的推断至关重要。它允许人们整合与现场相关的知识,以选择最具代表性的测试物种。作为回报,它允许开发模型,该模型能够根据从个人获得的数据评估人群的生态毒理学风险。此外,建模可以有助于有效的生物标记开发。

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