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Enregistrement W2433681261 · doi:10.1002/jat.3345

Framework for human health risk assessment of non‐cancer effects resulting from short‐duration and intermittent exposures to chemicals

2016· article· en· W2433681261 sur OpenAlexafffund
Lynne T. Haber, Reena Sandhu, Angela Li‐Muller, Asish Mohapatra, Sanya Petrovic, M.E. Meek

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Toxicology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of OttawaHealth CanadaSouth Health CampusActive Healthy Kids
Organismes subventionnairesHealth CanadaAmerican Petroleum Institute
Mots-clésExposure durationDuration (music)ToxicodynamicsExposure assessmentComputer scienceMedicineStatisticsToxicologyToxicokineticsToxicityEnvironmental healthMathematicsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Durations of exposure to chemicals, whether for single, repeated or intermittent periods, may vary from those upon which most guidance values are normally based. Because it is presently not feasible to conduct toxicity studies or develop toxicity reference values (TRVs) specific to each scenario of interest, methods are needed to address these various durations, drawing as much as possible on existing TRVs. A working framework was developed to address the potential for non-cancer effects resulting from continuous short-duration and intermittent exposures to chemicals. The framework presents an integrated, tiered approach that assists the user in identifying when existing TRVs can be applied directly, and the adaptations needed to assess the acceptability of short-duration or intermittent exposure scenarios. Descriptions of when and how toxicokinetic and toxicodynamic aspects need to be taken into consideration are also presented. The framework incorporates the use of TRVs based on exposure periods as similar as possible to the "actual" exposure periods and application of dose averaging under limited, specified conditions. This framework has been developed to aid in improving the scientific basis for the evaluation of short-duration and intermittent exposures in a variety of settings. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,396 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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