Endocrine disruption: where have we been, interpretation of data, and lessons learned from Tier 1
Notice bibliographique
Résumé
In response to the requirements of the US EPA’s Endocrine Disruptor Screening Program, Tier 1 assays have been performed with a number of pesticides over the past several years. These assays are designed to be used in concert as a screen for potential interactions with vertebrate estrogen, androgen, and thyroid systems. The results of the 11 assays in the Tier 1 battery are then used, along with other lines of evidence, to determine whether a chemical is endocrine-active and, as a consequence, might be a candidate for Tier 2 testing. An overview of the Tier-1 testing program was presented in Session Two of the Society of Environmental Toxicology and Chemistry (SETAC) North America Focused Topic Meeting: Endocrine Disruption Chemical Testing: Risk Assessment Approaches and Implications (February 4 – 6, 2014). Subsequent presentations discussed the concept of weight-of-evidence (WoE) and assessment of Tier 1 results in a WoE framework. The importance of scientifically credible, transparent approaches for conducting WoE analyses was recognized, and approaches for framing the hypotheses, evaluating the data, assigning weight to different endpoints relative to their diagnostic effectiveness, and assessing confounding factors were presented. In recognition of the cross-species conservation of the hypothalamic-pituitary-gonadal axis among vertebrates, a subset of the Tier-1 in vivo assays may be useful for more rapidly screening chemicals for potential endocrine activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,132 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,019 |
| Communication savante | 0,025 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».