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Enregistrement W2027113869 · doi:10.1080/20028091057196

Guidance for Derivation of Chemical-Specific Adjustment Factors (CSAF)—Development and Implementation

2002· article· en· W2027113869 sur OpenAlexaff
Bette Meek, A.G. Renwick, Ed Ohanian, Cindy Sonich-Mullin

Notice bibliographique

RevueHuman and Ecological Risk Assessment An International Journal · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensStatistics CanadaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Relevance (law)PopulationGovernment (linguistics)Chemical safetyRisk analysis (engineering)Computer scienceOperations researchManagement scienceBusinessEngineeringEnvironmental healthBiologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This manuscript addresses the content of and considerations in the implementation of guidance in the use of kinetic and dynamic data to inform quantitatively extrapolations for inter-species differences and human variability in dose response assessment developed in a project of the International Programme on Chemical Safety (IPCS) initiative on Harmonisation of Approaches to the Assessment of Risk from Exposure to Chemicals. The guidance has been developed and refined through a series of planning and technical meetings and larger workshops of a broad range of participants from academia, government agencies and the private sector. The guidance for adequacy of data for replacement of defaults for interspecies differences and human variability commonly adopted in the derivation of Tolerable or Acceptable Intakes is presented principally through illustrative reference to case examples. The relevant guidance is addressed in the context of several generic categories, including determination of the active chemical species, choice of the appropriate kinetic parameter or endpoint (dynamic component) and nature of experimental data, the latter, which includes reference to the relevance of population, route and dose and the adequacy of the number of subjects/samples

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,410

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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