Notice bibliographique
Résumé
SS4-02 Abstract: The intake fraction—the fraction of a pollutant's emissions that is taken in by a population—is an interesting and useful concept that has been defined within a multidisciplinary collaborative effort, bringing together scientists from multimedia modeling, risk assessment, outdoor and indoor air pollution, and life cycle impact assessment. As mentioned by Nazaroff, “intake fraction is a lens through which we can view the problem and bring important aspects into focus that have never been seen before.” So far, most of the research and evaluation emphasis has been set on the fate component of the evaluation, with, eg, the OECD comparison exercise by Fenner et al for multimedia models. This comparison has shown that improving the quality of input data is of the highest priority with models providing rather comparable results using the same quality input data. Significant progress has also been achieved in the modeling of intake fraction for primary and secondary pollutants (iF from 10−5 to 10−7) and in the estimation of indoor intake fractions that lead to higher values of 10−2 to 10−4. Recently, a stronger emphasis is being placed on estimating exposure, which has improved the assessment of the food chain in which intake fractions of 10−2 to 10−3 are reported. In the case of bioaccumulation, this is occurring with 1) improved correlation or better modeling of the bioconcentration factors in vegetation, meat, milk, and eggs; 2) the modeling of the full food web within the aquatic ecosystem; and 3) the better description of coastal marine environments in which 80% of the fish catch takes place. Further developments are emerging to link intake with absorption, uptake, and metabolism in the body, coupling multimedia fate and pharmacokinetic models to cover the whole cause–effect chain from source to body burden.
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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) | 0,001 | 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 ».