The role of persistence in chemical evaluations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle