Limitations to Empirical Extrapolation Studies: The Case of BMD Ratios
Notice bibliographique
Résumé
Extrapolation relationships are of keen interest to chemical risk assessment in which they play a prominent role in translating experimentally derived (usually in animals) toxicity estimates into estimates more relevant to human populations. A standard approach for characterizing each extrapolation relies on ratios of pre-existing toxicity estimates. Applications of this "ratio approach" have overlooked several sources of error. This article examines the case of ratios of benchmark doses, trying to better understand their informativeness. The approach involves mathematically modeling the process by which the ratios are generated in practice. Both closed form and simulation-based models of this "data-generating process" (DGP) are developed, paying special attention to the influence of experimental design. The results show the potential for significant limits to informativeness, and revealing dependencies. Future applications of the ratio approach should take imprecision and bias into account. Bootstrap techniques are recommended for gauging imprecision, but more complicated techniques will be required for gauging bias (and capturing dependencies). Strategies for mitigating the errors are suggested.
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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 | 0,384 | 0,763 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».