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Enregistrement W1993896932 · doi:10.1002/ieam.98

Advancing environmental toxicology through chemical dosimetry: External exposures versus tissue residues

2010· review· en· W1993896932 sur OpenAlexaff
L.S. McCarty, PF Landrum, SN Luoma, James P. Meador, AA Merten, BK Shephard, Annemarie P. van Wezel

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensCanadian Rheumatology Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToxicodynamicsBiochemical engineeringRisk assessmentOrganismRisk analysis (engineering)Environmental risk assessmentToxicokineticsEnvironmental toxicologyComputer scienceToxicologyEnvironmental scienceToxicityEnvironmental chemistryChemistryBiologyEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tissue residue dose concept has been used, although in a limited manner, in environmental toxicology for more than 100 y. This review outlines the history of this approach and the technical background for organic chemicals and metals. Although the toxicity of both can be explained in tissue residue terms, the relationship between external exposure concentration, body and/or tissues dose surrogates, and the effective internal dose at the sites of toxic action tends to be more complex for metals. Various issues and current limitations related to research and regulatory applications are also examined. It is clear that the tissue residue approach (TRA) should be an integral component in future efforts to enhance the generation, understanding, and utility of toxicity testing data, both in the laboratory and in the field. To accomplish these goals, several key areas need to be addressed: 1) development of a risk-based interpretive framework linking toxicology and ecology at multiple levels of biological organization and incorporating organism-based dose metrics; 2) a broadly applicable, generally accepted classification scheme for modes/mechanisms of toxic action with explicit consideration of residue information to improve both single chemical and mixture toxicity data interpretation and regulatory risk assessment; 3) toxicity testing protocols updated to ensure collection of adequate residue information, along with toxicokinetics and toxicodynamics information, based on explicitly defined toxicological models accompanied by toxicological model validation; 4) continued development of residue-effect databases is needed ensure their ongoing utility; and 5) regulatory guidance incorporating residue-based testing and interpretation approaches, essential in various jurisdictions.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations82
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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