Assessing and Managing Risks Arising from Exposure to Endocrine-Active Chemicals
Notice bibliographique
Résumé
Managing risks to human health and the environment produced by endocrine-active chemicals (EAC) is dependent on sound principles of risk assessment and risk management, which need to be adapted to address the uncertainties in the state of the science of EAC. Quantifying EAC hazard identification, mechanisms of action, and dose-response curves is complicated by a range of chemical structure/toxicology classes, receptors and receptor subtypes, and nonlinear dose-response curves with low-dose effects. Advances in risk science including toxicogenomics and quantitative structure–activity relationships (QSAR) along with a return to the biological process of hormesis are proposed to complement existing risk assessment strategies, including that of the Endocrine Disruptor Screening and Testing Advisory Committee (EDSTAC 1998 EDSTAC. 1998. Endocrine Disruptor Screening and Testing Advisory Committee (EDSTAC) final report, Washington, DC: U.S. Environmental Protection Agency. [Google Scholar]). EAC represents a policy issue that has captured the public's fears and concerns about environmental health. This overview describes the process of EAC risk assessment and risk management in the context of traditional risk management frameworks, with emphasis on the National Research Council Framework (1983) National Research Council. 1983. “Committee on the Institutional Means for Assessment of Risks to Public Health. Commission on Life Sciences”. In Risk assessment in the federal government: Managing the process, Washington, DC: National Academy Press. [Google Scholar], taking into consideration the strategies for EAC management in Canada, the United States, and the European Union.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».