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Enregistrement W2517087890 · doi:10.1111/risa.12683

Advancing Risk Analysis for Nanoscale Materials: Report from an International Workshop on the Role of Alternative Testing Strategies for Advancement

2016· review· en· W2517087890 sur OpenAlexaff
Jo Anne Shatkin, Kimberly J. Ong, Christian E. H. Beaudrie, Amy J. Clippinger, Christine Ogilvie Hendren, Lynne T. Haber, Myriam Hill, Patricia A. Holden, Alan R. Kennedy, Baram Kim, Margaret MacDonell, Christina M. Powers, Monita Sharma, Lorraine Sheremeta, Vicki Stone, Yasir Sultan, Audrey Turley, Ronald H. White

Notice bibliographique

RevueRisk Analysis · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaAlberta Glycomics CentreHealth Canada
Organismes subventionnairesNew Mexico State University
Mots-clésRisk assessmentScale (ratio)Risk analysis (engineering)Engineering ethicsManagement scienceMedicineEngineeringComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0140,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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