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Enregistrement W2013560837 · doi:10.1504/ijnt.2008.016553

A risk management framework for the regulation of nanomaterials

2008· article· en· W2013560837 sur OpenAlexaff
Michael G. Tyshenko, Daniel Krewski

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nanotechnology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotoxicologyRisk managementRisk analysis (engineering)NanotechnologyRisk assessmentBusinessEngineeringComputer scienceComputer securityMaterials scienceNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanotechnology promises a plethora of benefits to society. Early research has established that some types of nanomaterials may be highly toxic to living systems, while others are seemingly inert. Nanotoxicology is a new field that has become the focus for risk assessment and management of nanomaterials. To address the potential risks either current chemical and particulate material regulations need to be modified to encompass the uniqueness of nanomaterial exposure or nanomaterials should be regulated as an entirely separate category of environmental agent. Policy makers in different jurisdictions are already formulating new risk management frameworks for nanotoxicology. A review of risk management frameworks reveals similarities and differences between the largest funders of nanotechnology (the USA, the European Union, and Japan). The use of a common, integrated risk management framework of the type proposed here will help reduce future trade barriers that may arise from differential nanotoxicity derived standards and variable nanotoxicology research results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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