Multimedia modeling of human exposure to chemical substances: The roles of food web biomagnification and biotransformation
Notice bibliographique
Résumé
The Risk Assessment IDentification And Ranking (RAIDAR) model is refined to calculate relative human exposures as expressed by total intake, intake fraction (iF), and total body burden (TBB) metrics. The RAIDAR model is applied to three persistent organic pollutants (POPs) and six petrochemicals using four mode-of-entry emission scenarios to evaluate the effect of metabolic biotransformation estimates on human exposure calculations. When biotransformation rates are assumed to be negligible, daily intake and iFs for the nine substances ranged over six orders of magnitude and TBBs ranged over 10 orders of magnitude. Including biotransformation estimates for fish, birds, and mammals reduced substance-specific daily intake and iF by up to 4.5 orders of magnitude and TBB by more than eight orders of magnitude. The RAIDAR iF calculations are compared to the European Union System for the Evaluation of Substances (EUSES) model iF calculations and differences are discussed, especially the treatment of food web bioaccumulation. Model selection and application assumptions result in different rankings of human exposure potential. These results suggest a need to critically consider model selection and to include reliable biotransformation rate estimates when assessing relative human exposure and ranking substances for priority setting. Recommendations for further model evaluations and revisions are discussed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».