Advancing Risk Analysis for Nanoscale Materials: Report from an International Workshop on the Role of Alternative Testing Strategies for Advancement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Society for Risk Analysis (SRA) has a history of bringing thought leadership to topics of emerging risk. In September 2014, the SRA Emerging Nanoscale Materials Specialty Group convened an international workshop to examine the use of alternative testing strategies (ATS) for manufactured nanomaterials (NM) from a risk analysis perspective. Experts in NM environmental health and safety, human health, ecotoxicology, regulatory compliance, risk analysis, and ATS evaluated and discussed the state of the science for in vitro and other alternatives to traditional toxicology testing for NM. Based on this review, experts recommended immediate and near-term actions that would advance ATS use in NM risk assessment. Three focal areas-human health, ecological health, and exposure considerations-shaped deliberations about information needs, priorities, and the next steps required to increase confidence in and use of ATS in NM risk assessment. The deliberations revealed that ATS are now being used for screening, and that, in the near term, ATS could be developed for use in read-across or categorization decision making within certain regulatory frameworks. Participants recognized that leadership is required from within the scientific community to address basic challenges, including standardizing materials, protocols, techniques and reporting, and designing experiments relevant to real-world conditions, as well as coordination and sharing of large-scale collaborations and data. Experts agreed that it will be critical to include experimental parameters that can support the development of adverse outcome pathways. Numerous other insightful ideas for investment in ATS emerged throughout the discussions and are further highlighted in this article.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle