MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2145772491 · doi:10.1186/2190-4715-23-15

Endocrine disruptor screening: regulatory perspectives and needs

2011· article· en· W2145772491 sur OpenAlexaff
Markus Hecker, Henner Hollert

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Sciences Europe · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEidgenössische Anstalt für Wasserversorgung Abwasserreinigung und GewässerschutzÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne
Mots-clésWater Framework DirectiveContext (archaeology)Endocrine disruptorEuropean unionSewage treatmentEnvironmental scienceAquatic environmentEnvironmental planningEffluentRisk assessmentWildlifeSewageDirectiveEnvironmental protectionEnvironmental resource managementRisk analysis (engineering)BusinessWater qualityEnvironmental engineeringEcologyEndocrine systemBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

National and international governments are in the process of establishing testing programs and strategies to assess the safety of currently used chemicals with regard to their potential to interact with the endocrine system of man and wildlife, resulting in potential impacts on reproduction, growth, and/or development. Specifically, the USA, Japan, EU, and OECD have established testing approaches and regulatory frameworks with aim to assess the risks associated with chemicals that have endocrine disrupting properties (EDCs). While there has been a large amount of efforts over the past two decades in context with the assessment of chemical safety, no comparable attempts to harmonize and mutually accept testing strategies and decision-making criteria for environmental monitoring and assessment exist to date for EDCs. In fact, many of the current environmental programs such as the European Water Framework Directive (WFD) or the US Clean Water Act do not explicitly test for EDCs, and considering the unique requirements and endpoints required to assess the endocrine potential of a sample, these programs are unlikely to appropriately address exposure to these chemicals. This is of great concern since EDCs are ubiquitous in the environment, especially in aquatic ecosystems. One of most important sources for EDCs in the environment is the effluent from sewage treatment plants. Many EDCs such as the natural and synthetic estrogens 17β-estradiol and 17α-ethinylestradiol, respectively, are not completely removed with conventional wastewater treatment systems. In recognition of these concerns, in Europe, there is increasing pressure to further develop advanced wastewater treatment methods, such as ozonation and activated carbon treatment for a broad application in municipal wastewater treatment. Another issue is the continuing lack of understanding of the environmental relevance of the phenomenon of ED. A great number of studies have been conducted to describe potential ED in wild and laboratory animals. Most of these studies relied on biomarkers of estrogenicity such as vitellogenin induction in males and mild histological alterations (e.g. occurrence of testicular oocytes), and to date - with few exceptions - no convincing evidence of population relevant impacts of exposure to EDC in the wild exist. In conclusion, while there has been a great deal of research and efforts in context with the hazard assessment and regulation of EDCs, there is still a large number of remaining uncertainties and issues. These range from animal rights concerns due to significant increases in the use of animals to fulfill testing requirements, associated needs for alternative testing concepts such as in vitro , in silico , and modeling approaches, lack of understanding of the relevance of the exposure of man and wildlife to EDCs, and the need for inclusion of EDCs in current environmental programs such as the WFD. In this article we attempted to summarize the current state-of-the-art of regulatory and scientific approaches in context with EDCs, and to identify issues and future needs to address current shortcomings in the field.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,012
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0100,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Sciences EuropeMême sujetPharmaceutical and Antibiotic Environmental ImpactsTravaux en français237 207