MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2517500362 · doi:10.1002/dta.2017

The role of validated analytical methods in JECFA drug assessments and evaluation for recommending MRLs

2016· article· en· W2517500362 sur OpenAlexaffabout
Joe O. Boison

Notice bibliographique

RevueDrug Testing and Analysis · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnforcementVeterinary drugCommissionBusinessToxicologyMedicineAgricultural scienceEnvironmental healthPolitical scienceLawEnvironmental scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Joint Food and Agriculture Organization and World Health Organization (FAO/WHO) Expert Committee on Food Additives (JECFA) is one of three Codex committees tasked with applying risk analysis and relying on independent scientific advice provided by expert bodies organized by FAO/WHO when developing standards. While not officially part of the Codex Alimentarius Commission structure, JECFA provides independent scientific advice to the Commission and its specialist committees such as the Codex Committee on Residues of Veterinary Drugs in Foods (CCRVDF) in setting maximum residue limits (MRLs) for veterinary drugs. Codex methods of analysis (Types I, II, III, and IV) are defined in the Codex Procedural Manual as are criteria to be used for selecting methods of analysis. However, if a method is to be used under a single laboratory condition to support regulatory work, it must be validated according to an internationally recognized protocol and the use of the method must be embedded in a quality assurance system in compliance with ISO/IEC 17025:2005. This paper examines the attributes of the methods used to generate residue depletion data for drug registration and/or licensing and for supporting regulatory enforcement initiatives that experts consider to be useful and appropriate in their assessment of methods of analysis. Copyright © 2016 Her Majesty the Queen in Right of Canada. Drug Testing and Analysis © 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDrug Testing and AnalysisMême sujetPesticide Residue Analysis and SafetyTravaux en français237 207