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Enregistrement W2593514685 · doi:10.1504/ijram.2017.082569

Challenges and opportunities in the risk assessment of existing substances in Canada: lessons learned from the international community

2017· article· en· W2593514685 sur OpenAlexafffundabout
Tara S. Barton Maclaren, Margit Westphal, Elaha Sarwar, Donald R. Mattison, Weihsueh A. Chiu, David J. Dix, Robert J. Kavlock, Daniel Krewski

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Risk Assessment and Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of North Carolina at Chapel HillUniversity of OttawaNational Academy of SciencesU.S. Environmental Protection AgencyPrinceton UniversityOffice of Science
Mots-clésLegislationEuropean unionAuthorizationPolitical scienceParliamentEnvironmental planningPublic administrationBusinessEnvironmental protectionLawInternational tradeGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evaluation and regulation of chemical substances have undergone a major overhaul in Canada, the USA and the European Union (EU) over the last decade. To facilitate increasing concerns over chemical safety, changes in regulations and strategic plans were introduced. Specifically, the Canadian parliament adopted a new amendment to the Canadian Environmental Protection Act (CEPA) in 1999, the US National Academy of Sciences published the 2007 NRC report TT21C, the US EPA developed the Strategic Plan in 2009, and the EU introduced new legislation in 2007 called Registration, Evaluation, Authorisation and Restriction of Chemicals (REACH substances). A 2013 workshop held in Ottawa (Risk Sciences International) focused on regulatory issues and challenges faced by these nations. This review summarises many of the discussions held during the workshop and specifically, five challenges that Canada has encountered when assessing chemicals with limited data on Canada's Domestic Substances List (DSL).

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)0,009
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 enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,462
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,015 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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