The Use of Exposure Source Allocation Factor in The Risk Assessment of Drinking-Water Contaminants
Notice bibliographique
Résumé
In the risk assessment process, the reference dose, tolerable intake, or acceptable daily intake (RfD, TDI, ADI) is apportioned to specific exposure sources on the basis of a source allocation factor (AF) or relative source contribution (RSC). The U.S. Environmental Protection Agency (EPA) published an exposure decision tree framework in 2000 to guide the determination of AF (or RSC) of drinking-water contaminants (DWC). Besides that, there has not been any systematic analysis of the basis of the use of AF in DWC risk assessments. This article therefore critically reviews and integrates current knowledge and approaches for the development of AF, while focusing on its consistent use in DWC risk assessments based on consideration of (i) risk assessment endpoint, (ii) existing guidelines, (iii) exposure estimates, (iv) usage pattern and environmental fate information, (v) physicochemical properties, (vi) bounds of AF, (vii) multiroute exposures, and (viii) target population characteristics. Accordingly, for a DWC for which drinking water is not a major source of exposure and for which there is documented evidence of widespread presence in one or more of the other media (i.e., air, food, soil, or consumer products), the use of an AF value of 0.2 is suggested. For DWC for which drinking water represents nearly the single major source of exposure, a ceiling AF value of 0.8 is suggested. For other situations, chemical- and context-specific AF values can be developed based on exposure data or models, which should in turn be bounded by the floor and ceiling AF values as originally described by the U.S. EPA (i.e., 0.2-0.8). Future studies need to focus on improvements in methods for deriving AF, by basing it on the consideration of bioavailability, target tissue dose, and extent of route-specific absorption, as well as improvement in the modeling of dose received via direct/voluntary exposure through consumer products and at workplaces.
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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) | 0,000 | 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 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 ».