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Enregistrement W2087150068 · doi:10.1021/es201196x

Identifying New Persistent and Bioaccumulative Organics Among Chemicals in Commerce II: Pharmaceuticals

2011· article· en· W2087150068 sur OpenAlexaff
Philip H. Howard, Derek C. G. Muir

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineU.S. Food and Drug AdministrationU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésBioaccumulationFood and drug administrationDrugEnvironmental chemistryChemistryPharmacologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this study was to identify commercial pharmaceuticals that might be persistent and bioaccumulative (P&B) and that were not being considered in current wastewater and aquatic environmental measurement programs. We developed a database of 3193 pharmaceuticals from two U.S. Food and Drug Administration (FDA) databases and some lists of top ranked or selling drugs. Of the 3193 pharmaceuticals, 275 pharmaceuticals have been found in the environment and 399 pharmaceuticals were, based upon production volumes, designated as high production volume (HPV) pharmaceuticals. All pharmaceuticals that had reported chemical structures were evaluated for potential bioaccumulation (B) or persistence (P) using quantitative structure property relationships (QSPR) or scientific judgment. Of the 275 drugs detected in the environment, 92 were rated as potentially bioaccumulative, 121 were rated as potentially persistent, and 99 were HPV pharmaceuticals. After removing the 275 pharmaceuticals previously detected in the environment, 58 HPV compounds were identified that were both P&B and 48 were identified as P only. Of the non-HPV compounds, 364 pharmaceuticals were identified that were P&B. This study has yielded some interesting and probable P&B pharmaceuticals that should be considered for further study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations187
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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