Screening Chemicals for the Potential to be Persistent Organic Pollutants: A Case Study of Arctic Contaminants
Notice bibliographique
Résumé
A large and ever-increasing number of chemicals are used in commerce, and researchers and regulators have struggled to ascertain that these chemicals do not threaten human health or cause environmental or ecological damage. The presence of persistent organic pollutants (POPs) in remote environments such as the Arctic is of special concern and has international regulatory implications. Responding to the need for a way to identify chemicals of high concern, a methodology has been developed which compares experimentally measured properties, or values predicted from chemical structure alone, to a set of screening criteria. These criteria include partitioning properties that allow for accumulation in the physical Arctic environment and in the Arctic human food chain, and resistance to atmospheric oxidation. Atthe same time we quantify the extent of structural resemblance to a group of known Arctic contaminants. Comparison of the substances that are identified by a mechanistic description of the processes that lead to Arctic contamination with those substances that are structurally similar to known Arctic contaminants reveals the strengths and limitations of either approach. Within a data set of more than 100,000 distinct industrial chemicals, the methodology identifies 120 high production volume chemicals which are structurally similarto known Arctic contaminants and/or have partitioning properties that suggest they are potential Arctic contaminants.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».