Predicted no effect concentration derivation as a significant source of variability in environmental hazard assessments of chemicals in aquatic systems: An international analysis
Notice bibliographique
Résumé
Environmental hazard assessments for chemicals are carried out to define an environmentally "safe" level at which, theoretically, the chemical will not negatively affect any exposed biota. Despite this common goal, the methodologies in use are very diverse across different countries and jurisdictions. This becomes particularly obvious when international scientists work together on documents with global scope, e.g., in the World Health Organization (WHO) International Program on Chemical Safety. In this article, we present a study that describes the extent of such variability and analyze the reasons that lead to different outcomes in deriving a "safe level" (termed the predicted no effect concentration [PNEC] throughout this article). For this purpose, we chose 5 chemicals to represent well-known substances for which sufficient high-quality aquatic effects data were available: ethylene glycol, trichloroethylene, nonylphenol, hexachlorobenzene, and copper (Cu). From these data, 2 data sets for each chemical were compiled: the full data set, that contained all information from selected peer-review sources, and the base data set, a subsample of the full set simulating limited data. Scientists from the European Union (EU), United States, Canada, Japan, and Australia independently carried out hazard assessments for each of these chemicals using the same data sets. Their reasoning for key study selection, use of assessment factors, or use of probabilistic methods was comprehensively documented. The observed variation in the PNECs for all chemicals was up to 3 orders of magnitude, and this was not simply due to obvious factors such as the size of the data set or the methodology used. Rather, this was due to individual decisions of the assessors within the scope of the methodology used, especially key study selection, acute versus chronic definitions, and size of assessment factors. Awareness of these factors, together with transparency of the decision-making process, would be necessary to minimize confusion and uncertainty related to different hazard assessment outcomes, particularly in international documents. The development of a "guideline on transparency in decision-making" ensuring the decision-making process is science-based, understandable, and transparent, may therefore be a promising way forward.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».