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Enregistrement W2553230071 · doi:10.7287/peerj.preprints.2583v1

Introduction to the science and regulation concerning endocrine disrupting chemicals: the challenges ahead

2016· preprint· en· W2553230071 sur OpenAlexaff
Annegaaike Leopold, Glen Van Der Kraak, Mary K. Manibusan, Niklas Andersson, James R. Wheeler

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean unionPresentation (obstetrics)StakeholderLegislaturePolitical scienceHazardRegulatory scienceBusinessPublic administrationPublic relationsMedicineChemistryEconomic policyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presentations in session one of the Society of Environmental Toxicology and Chemistry (SETAC) North America Focused Topic Meeting: Endocrine Disruption (February 4 – 6, 2014) described where the science and the regulations have arrived and identified the key challenges that lie ahead. The first presentation gave an overview of where the endocrine disrupting chemical (EDC) issue currently stands in terms of science and policy. It introduced the significant debate about whether suspected EDCs should be evaluated using a hazard-based or a risk-based approach. Subsequent presentations provided a synopsis of the US-EPA Endocrine Disruption Screening Program (EDSP), including a description of the legislative origins of the program, its risk-based nature, its evolution and its future through the input of multi-stakeholder advisory groups. A presentation was given about the current status of potential regulatory activities in the European Union (EU) relative to EDCs and the fact that it is a highly political subject in Europe was highlighted. Finally an EU- industry perspective was given on the repercussions of hazard versus risk-based approaches for EDCs. Both European speakers noted that the regulatory situation in the EU is not set and that at present it is not possible to predict exactly how EDCs will be addressed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,021

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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