Assessing Human Health Response in Life Cycle Assessment Using ED<sub>10</sub>s and DALYs: Part 1—Cancer Effects
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Notice bibliographique
Résumé
In Part 1 of this article we developed an approach for the calculation of cancer effect measures for life cycle assessment (LCA). In this article, we propose and evaluate the method for the screening of noncancer toxicological health effects. This approach draws on the noncancer health risk assessment concept of benchmark dose, while noting important differences with regulatory applications in the objectives of an LCA study. We adopt the centraltendency estimate of the toxicological effect dose inducing a 10% response over background, ED10, to provide a consistent point of departure for default linear low-dose response estimates (betaED10). This explicit estimation of low-dose risks, while necessary in LCA, is in marked contrast to many traditional procedures for noncancer assessments. For pragmatic reasons, mechanistic thresholds and nonlinear low-dose response curves were not implemented in the presented framework. In essence, for the comparative needs of LCA, we propose that one initially screens alternative activities or products on the degree to which the associated chemical emissions erode their margins of exposure, which may or may not be manifested as increases in disease incidence. We illustrate the method here by deriving the betaED10 slope factors from bioassay data for 12 chemicals and outline some of the possibilities for extrapolation from other more readily available measures, such as the no observable adverse effect levels (NOAEL), avoiding uncertainty factors that lead to inconsistent degrees of conservatism from chemical to chemical. These extrapolations facilitated the initial calculation of slope factors for an additional 403 compounds; ranging from 10(-6) to 10(3) (risk per mg/kg-day dose). The potential consequences of the effects are taken into account in a preliminary approach by combining the betaED10 with the severity measure disability adjusted life years (DALY), providing a screening-level estimate of the potential consequences associated with exposures, integrated over time and space, to a given mass of chemical released into the environment for use in LCA.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle