From Cradle-to-Grave at the Nanoscale: Gaps in U.S. Regulatory Oversight along the Nanomaterial Life Cycle
Notice bibliographique
Résumé
Engineered nanomaterials (ENMs) promise great benefits for society, yet our knowledge of potential risks and best practices for regulation are still in their infancy. Toward the end of better practices, this paper analyzes U.S. federal environmental, health, and safety (EHS) regulations using a life cycle framework. It evaluates their adequacy as applied to ENMs to identify gaps through which emerging nanomaterials may escape regulation from initial production to end-of-life. High scientific uncertainty, a lack of EHS and product data, inappropriately designed exemptions and thresholds, and limited agency resources are a challenge to both the applicability and adequacy of current regulations. The result is that some forms of engineered nanomaterials may escape federal oversight and rigorous risk review at one or more stages along their life cycle, with the largest gaps occurring at the postmarket stages, and at points of ENM release to the environment. Oversight can be improved through pending regulatory reforms, increased research and development for the monitoring, control, and analysis of environmental and end-of-life releases, introduction of periodic re-evaluation of ENM risks, and fostering a "bottom-up" stewardship approach to the responsible management of risks from engineered nanomaterials.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».