Identifying Greener and Safer Plasticizers: A 4-Step Approach
Notice bibliographique
Résumé
The health and economic burden of endocrine disrupting chemicals, such as the plasticizer di(2-ethylhexyl) phthalate (DEHP), is prompting industry to develop alternatives. However, the absence of requirements for manufacturers to ensure the safety of these alternatives has led to the generation of replacements that may have similar or worse effects than the original chemicals. Consequently, there is increasing recognition by scientists, regulators and industry that proactive approaches are needed to develop safe chemical substitutes. We propose a 4-step approach for the design, characterization and toxicological testing of responsible alternative chemicals that we illustrate with our ongoing studies on DEHP replacements. Our approach is comprised of: (1) the design and characterization of alternative chemicals based on innovative chemical structures and environmental considerations; (2) large-scale in vitro cell-based high throughput and selective ex vivo studies to preselect the most innocuous alternatives; (3) an acute toxicity in vivo study to rule out overt toxicity of the selected candidates; and (4) an in utero and lactational exposure study comparing the effects of selected candidates to those currently in use, emphasizing commonly described phenotypes after exposure to the latter. Using this 4-step approach, we have identified 2 alternative chemicals displaying good plasticizing properties, better biodegradability, and less leaching than DEHP without any apparent toxicity in vivo. This process has thus far proven useful in the proactive identification of responsible chemical replacements for DEHP.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».