Role of Detection Limits in Drinking Water Regulation
Notice bibliographique
Résumé
Some commentators on environmental science and policy have claimed that advances in analytical chemistry, reflected by an ability to detect contaminants at ever-decreasing concentrations, lead to regulations stricter than justified by available toxicological data. We evaluate this claim in the context of drinking water regulation, with respect to contaminants regulated under the Safe Drinking Water Act (SDWA). We examine the relationships between historical and present maximum contaminant levels and goals in the greater context of detection capability and evaluate the extent to which different aspects of the regulatory apparatus (i.e., analytical capability, cost-benefit analysis, analysis of competing risks, and available toxicological data) influence the regulatory process. Our findings do not support the claim that decreases in detection limit lead to more stringent regulation in the context of drinking water regulation in the United States. Further, based on our analysis of the National Primary Drinking Water Regulation and existing United States Environmental Protection Agency approaches to establishing the practical quantifiable level, we conclude that in the absence of changes to the underlying toxicological model, regulatory revision is unlikely.
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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 | 0,141 | 0,360 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,027 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| 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 ».