The role of QSARs and fate models in chemical hazard and risk assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A structure is suggested and discussed for the assessment of hazard and risk of chemicals of commerce, starting from a knowledge of molecular structure and proceeding to estimation of chemical properties, environmental fate and presence in organisms. Two metrics of risk are described, the external risk ratio which is based on concentrations external to the organism and the internal risk ratio based on concentrations internal to the organism. Where possible, the latter is preferred. Aspects of this multi‐stage strategy are discussed in more detail including the need for more experimental data in support of QSARs, the need for consistency in QSARs describing related properties and the complementary roles of fate models and QSARs. Whereas most screening‐level regulatory assessments of large numbers of chemicals focus on hazard, it is argued that the public concern is primarily with risk. Since risk assessment depends on the availability of data on rates of emission and such data are often very uncertain, this stage is often delayed and may only be done for relatively few substances. This is unfortunate because many hazardous substances are used under conditions such that there is minimal risk of exposure and effects. It is suggested that risk assessment can be facilitated by “backtracking” from an arbitrarily assumed risk ratio to calculate a hypothetical “critical” emission rate which would support that ratio. This rate can then be compared with likely emission to give an indication of proximity to levels of concern and thus the sustainability of present chemical emission practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».