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Enregistrement W2093389126 · doi:10.1080/00927870701873214

Toward Less Confusing Terminology in Endocrine Disruptor Research

2008· article· en· W2093389126 sur OpenAlexaff
Warren G. Foster, John Agzarian

Notice bibliographique

RevueJournal of Toxicology and Environmental Health Part B · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndocrine disruptorEndocrine systemHormoneTerminologyBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The realization that environmental contaminants interact with hormone receptors and mimic or antagonize the actions of endogenous hormones led to introduction of terms such as endocrine disruptor, endocrine disrupter, hormonally active chemicals, and hormone mimics into the scientific and lay press. Reports suggesting a link between exposure to chemicals adversely affecting the endocrine system and (1) increasing rates of hormone-dependent cancers (breast, prostate, and testicular), (2) developmental detrimental effects in the male reproductive tract, (3) falling sperm counts, and (4) endometriosis resulted in an explosion of research, regulatory actions, and policy changes aimed at better understanding the hazards posed by these chemicals with subsequent restriction in their use. With increasing concern, there is worldwide action to develop testing strategies to allow for early identification of chemicals possessing endocrine disruptor activity. However, despite an expanding literature and numerous expert panel meetings, there continues to be controversy surrounding how to best define endocrine disruptors, resulting in (1) ambiguous use of the term, (2) confusion in the literature, and (3) publication of contentious lists of chemicals purported to be endocrine disruptors. Herein it is argued in favor of a more restrictive definition with adoption of a less ambiguous term, and in favor of development of a classification system to enhance more effective communication and facilitate appropriate allocation of limited resources in this highly charged area of toxicology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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