Pharmaceuticals and Personal Care Products in the Environment: What Are the Big Questions?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past 10-15 years, a substantial amount of work has been done by the scientific, regulatory, and business communities to elucidate the effects and risks of pharmaceuticals and personal care products (PPCPs) in the environment. OBJECTIVE: This review was undertaken to identify key outstanding issues regarding the effects of PPCPs on human and ecological health in order to ensure that future resources will be focused on the most important areas. DATA SOURCES: To better understand and manage the risks of PPCPs in the environment, we used the "key question" approach to identify the principle issues that need to be addressed. Initially, questions were solicited from academic, government, and business communities around the world. A list of 101 questions was then discussed at an international expert workshop, and a top-20 list was developed. Following the workshop, workshop attendees ranked the 20 questions by importance. DATA SYNTHESIS: The top 20 priority questions fell into seven categories: a) prioritization of substances for assessment, b) pathways of exposure, c) bioavailability and uptake, d) effects characterization, e) risk and relative risk, f ) antibiotic resistance, and g) risk management. CONCLUSIONS: A large body of information is now available on PPCPs in the environment. This exercise prioritized the most critical questions to aid in development of future research programs on the topic.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».