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Enregistrement W1908293491 · doi:10.1002/ieam.1545

The role of persistence in chemical evaluations

2014· article· en· W1908293491 sur OpenAlexafffund
Donald Mackay, Dianne M. Hughes, M Luisa Romano, Mark Bonnell

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaHealth CanadaTrent University
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésPersistence (discontinuity)HazardHazard analysisRisk assessmentHarmRisk analysis (engineering)Computer scienceEnvironmental scienceBiochemical engineeringReliability engineeringEngineeringPsychologyBusinessBiologyEcologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The initial stage in the assessment and priority setting of chemicals for their potential to cause harm to humans and the environment is usually a hazard assessment employing metrics for persistence, bioaccumulation, and inherent toxicity. This hazard assessment is followed, when necessary, by the more demanding task of risk assessment. Hazard assessment of data and processes influencing persistence are discussed, leading to a number of suggestions for more effective evaluation. These include 1) an initial focus on accurate data for intensive chemical partitioning and reaction half-life properties that are universally applicable as distinct from extensive properties that can be included later on a location-specific basis; 2) separate treatments of near-field and far-field exposures; 3) a focus on persistence and its effect on levels of exposure, especially for substances for which “time to exposure” is less than “time to degradation” and have been termed “pseudo-persistent.” We show that “continuously present” is a better descriptor of this concern. Case studies illustrate and support these suggestions. Data on the intensive properties and on exposure pathways are best combined in evaluative multimedia mass balance models that can provide a clear depiction of the likely chemical fate, exposure routes, and levels. The information generated by the mass balance models can serve to justify and direct a full risk assessment that includes region-specific information on chemical quantities, estimates of exposure, and potential for adverse effects. Integr Environ Assess Manag 2014;10:588–594. © 2014 SETAC Key Points We demonstrate the importance of persistence as a criterion for hazard assessment of chemicals. We show the merit of addressing intensive chemical properties before extensive properties, We show the need to address near-field and far-field exposures separately. We introduce the concept of "time to exposure" and use it to show that continuously present is a term preferable to pseudo-persistent. These key points are illustrated using hypothetical case studies involving simple mass balance calculations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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