Prioritizing Chemicals and Data Requirements for Screening-Level Exposure and Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scientists and regulatory agencies strive to identify chemicals that may cause harmful effects to humans and the environment; however, prioritization is challenging because of the large number of chemicals requiring evaluation and limited data and resources. OBJECTIVES: We aimed to prioritize chemicals for exposure and exposure potential and obtain a quantitative perspective on research needs to better address uncertainty in screening assessments. METHODS: We used a multimedia mass balance model to prioritize > 12,000 organic chemicals using four far-field human exposure metrics. The propagation of variance (uncertainty) in key chemical information used as model input for calculating exposure metrics was quantified. RESULTS: Modeled human concentrations and intake rates span approximately 17 and 15 orders of magnitude, respectively. Estimates of exposure potential using human concentrations and a unit emission rate span approximately 13 orders of magnitude, and intake fractions span 7 orders of magnitude. The actual chemical emission rate contributes the greatest variance (uncertainty) in exposure estimates. The human biotransformation half-life is the second greatest source of uncertainty in estimated concentrations. In general, biotransformation and biodegradation half-lives are greater sources of uncertainty in modeled exposure and exposure potential than chemical partition coefficients. CONCLUSIONS: Mechanistic exposure modeling is suitable for screening and prioritizing large numbers of chemicals. By including uncertainty analysis and uncertainty in chemical information in the exposure estimates, these methods can help identify and address the important sources of uncertainty in human exposure and risk assessment in a systematic manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».