Guidance for evaluating in vivo fish bioaccumulation data
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
Currently, the laboratory-derived fish bioconcentration factor (BCF) serves as one of the primary data sources used to assess the potential for a chemical to bioaccumulate. Consequently, fish BCF values serve a central role in decision making and provide the basis for development of quantitative structure-property relationships (QSPRs) used to predict the bioaccumulation potential of untested compounds. However, practical guidance for critically reviewing experimental BCF studies is limited. This lack of transparent guidance hinders improvement in predictive models and can lead to uninformed chemical management decisions. To address this concern, a multiple-stakeholder workshop of experts from government, industry, and academia was convened by the International Life Sciences Institute Health and Environmental Sciences Institute to examine the data availability and quality issues associated with in vivo fish bioconcentration and bioaccumulation data. This paper provides guidance for evaluating key aspects of study design and conduct that must be considered when judging the reliability and adequacy of reported laboratory bioaccumulation data. Key criteria identified for judging study reliability include 1) clear specification of test substance and fish species investigated, 2) analysis of test substance in both fish tissue and exposure medium, 3) no significant adverse effects on exposed test fish, and 4) a reported test BCF that reflects steady-state conditions with unambiguous units. This guidance is then applied to 2 data-rich chemicals (anthracene and 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin) to illustrate the critical need for applying a systematic data quality assessment process. Use of these guidelines will foster development of more accurate QSPR models, improve the performance and reporting of future laboratory studies, and strengthen the technical basis for bioaccumulation assessment in chemicals management.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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