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Enregistrement W2991324187 · doi:10.1289/isesisee.2018.p02.4020

Vulnerable Populations and Personal Care Products: The Role of Estimating Exposure to Products Used Primarily by Infants and Young Children

2018· article· en· W2991324187 sur OpenAlexaffabout
Sandra L. Kuchta, Leona MacKinnon, Melissa Shaw, Virginie Bergeron, Angelika Zidek

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthExposure assessmentRisk assessmentMedicineCosmeticsPersonal careComputer sciencePathologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infants and young children are often key sub-populations of interest when assessing exposure to chemicals for human health risk assessments. As developing humans, children have distinct behavioral characteristics and potential routes of exposure that contribute to the unique differences in their susceptibility to environmental exposures. These include, but are not limited to, increased time on the floor, dust ingestion and mouthing of objects. In addition, there are many products that are marketed for use specifically by infants and children, for example diaper cream and baby wipes. No regulatory guidance specific to cosmetics and personal care products with a focus on infants and young children is currently available. This poster will discuss the unique considerations that go into estimating exposures to products used primarily on/by infants and young children. An overview of exposure factors compiled over the last 15 years, as well as the challenges and uncertainties associated with these approaches to risk assessment will be discussed. A few case studies will also be presented highlighting the use of these considerations to quantify chemical exposure in this subpopulation for regulatory risk assessment. These case studies will include substance groupings under the Government of Canada’s Chemicals Management Plan such as phthalates, as well as other select substances.

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)0,000
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 enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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