Adapting OECD Aquatic Toxicity Tests for Use with Manufactured Nanomaterials: Key Issues and Consensus Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The unique or enhanced properties of manufactured nanomaterials (MNs) suggest that their use in nanoenabled products will continue to increase. This will result in increased potential for human and environmental exposure to MNs during manufacturing, use, and disposal of nanoenabled products. Scientifically based risk assessment for MNs necessitates the development of reproducible, standardized hazard testing methods such as those provided by the Organisation of Economic Cooperation and Development (OECD). Currently, there is no comprehensive guidance on how best to address testing issues specific to MN particulate, fibrous, or colloidal properties. This paper summarizes the findings from an expert workshop convened to develop a guidance document that addresses the difficulties encountered when testing MNs using OECD aquatic and sediment test guidelines. Critical components were identified by workshop participants that require specific guidance for MN testing: preparation of dispersions, dose metrics, the importance and challenges associated with maintaining and monitoring exposure levels, and the need for reliable methods to quantify MNs in complex media. To facilitate a scientific advance in the consistency of nanoecotoxicology test results, we identify and discuss critical considerations where expert consensus recommendations were and were not achieved and provide specific research recommendations to resolve issues for which consensus was not reached. This process will enable the development of prescriptive testing guidance for MNs. Critically, we highlight the need to quantify and properly interpret and express exposure during the bioassays used to determine hazard values.
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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 | 0,032 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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.
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 ».