Variation in the level of protection afforded to birds and crustaceans exposed to different pesticides under standard risk assessment procedures
Notice bibliographique
Résumé
First-tier risk assessment for pesticides is often based on the quotient of the toxicity divided by the predicted environmental concentration or dose. This ratio is compared to a fixed assessment factor (AF) to decide whether the pesticide is to be allowed on the market or whether further research is needed. Often, a high value (e.g., the 90th percentile) is assumed for the predicted environmental concentration, and the lowest available value is chosen to represent toxicity; yet, the real level of protection is not known. Therefore, it is also not known whether the first tier is conservative enough or too conservative. By using 2 large toxicity databases and assuming a log-logistic species sensitivity distribution for each pesticide, the percent of species not covered by the AF is estimated in the scenario, where exposure is at the maximum level allowable in the first tier. In the case of crustaceans, the median estimate of the fraction of species not covered by the AF of 100 in the first-tier scenario is 3.4%, on average, for 72 pesticides. In other words, on average, 3.4% of the crustacean species will be exposed above their median lethal concentration (LC50) and median lethal dose (LD50) value in 10% of receiving surface waters that receive the maximum allowable exposure to an individual pesticide. The estimated level of protection varies widely between pesticides. For 10% of the pesticides, the estimated fraction of species not covered is ≥10% (maximum=41.4%). For 28% of the pesticides, 99.9% of the species will have the assumed level of protection. For birds, the median estimate of the fraction of species exposed above their median lethal dose for the first-tier scenario (AF=10) is 3.0% on average, when the AF is applied to the lower of the toxicity values for the 2 standard test species. For 11% of the pesticides, the median estimate is ≥10% (maximum=15.7%). When the AF is applied instead to the geometric mean of the toxicity values for the 2 standard species, the median estimate of the fraction of species not covered by the AF is increased to 7.4% on average; for 31% of the pesticides, this fraction is ≥10% (maximum=33.4%). This variation in the level of protection should be considered when defining the assumptions, assessment factors, and decision criteria in regulatory risk assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».