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Enregistrement W2995192927 · doi:10.1002/ps.5717

Estimated exposure to glyphosate in humans via environmental, occupational, and dietary pathways: an updated review of the scientific literature

2019· review· en· W2995192927 sur OpenAlexaff
Keith R. Solomon

Notice bibliographique

RevuePest Management Science · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlyphosateInternational agencyRisk assessmentGuidelineAgency (philosophy)Environmental healthPesticideExposure assessmentOccupational exposureToxicologyBusinessEnvironmental protectionBiotechnologyMedicineBiologyCarcinogenEnvironmental scienceComputer scienceEcologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glyphosate is one of the most widely used herbicides in the world, but it has also been the focus of discussion and restrictions in several countries since it was declared 'probably carcinogenic to humans (Group 2A)' by the International Agency for Research on Cancer in 2015. Since that time, several regulatory agencies have reviewed the public literature and guideline studies submitted for regulatory purposes and have concluded that it is not a carcinogen, and revised acceptable daily intakes (ADIs) and the reference dose (RfD) have been published. Also, restrictions on use have been lifted in many locations. Risk assessment for any pesticide requires knowledge of exposure in humans and the environment, and this paper is an update on a previous review in 2016 and includes papers published after 2016. These exposure data for air, water, bystanders, the general public, domesticated animals, pets, and applicators were combined and compared to the revised exposure criteria published by regulatory agencies. In all cases, measured and estimated systemic exposures to glyphosate in humans and animals were less than the ADIs and the RfD. Based on this large dataset, these exposures represent a de minimis risk. © 2019 Society of Chemical Industry.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations36
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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