Recommendations for the development and application of wildlife toxicity reference values
Notice bibliographique
Résumé
Toxicity reference values (TRVs) are essential in models used in the prediction of the potential for adverse impacts of environmental contaminants to avian and mammalian wildlife; however, issues in their derivation and application continue to result in inconsistent hazard and risk assessments that present a challenge to site managers and regulatory agencies. Currently, the available science does not support several common practices in TRV derivation and application. Key issues include inappropriate use of hazard quotients and the inability to define the probability of adverse outcomes. Other common problems include the continued use of no-observed- and lowest-observed-adverse-effect levels (NOAELs and LOAELs), the use of allometric scaling for interspecific extrapolation of chronic TRVs, inappropriate extrapolation across classes when data are limited, and extrapolation of chronic TRVs from acute data without scientific basis. Recommendations for future TRV derivation focus on using all available qualified toxicity data to include measures of variation associated with those data. This can be achieved by deriving effective dose (EDx)-based TRVs where x refers to an acceptable (as defined in a problem formulation) reduction in endpoint performance relative to the negative control instead of relying on NOAELs and LOAELs. Recommendations for moving past the use of hazard quotients and dealing with the uncertainty in the TRVs are also provided.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,026 |
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 ».