Factors Affecting the Perception of New Approach Methodologies (NAMs) in the Ecotoxicology Community
Notice bibliographique
Résumé
Given current legislative mandates to assess the safety of thousands of chemicals and the slow pace at which conventional testing proceeds, there is a need to accelerate chemical risk assessment. Governments and businesses are increasingly interested in new approach methodologies (NAMs) that promise to reduce costs and delays. We explore 5 sociological factors within the ecotoxicology community that can influence the perception of NAMs: 1) professional profile (educational cohort, employer), 2) internal science communication within professional forums, 3) concern for "error cost," 4) collaboration across stakeholders, and 5) fundamental beliefs regarding toxicology. We conducted an online survey (n = 171; 2018) asking participants about their experiences and perspectives at events of the Society of Environmental Toxicology and Chemistry (SETAC) to assess 1) how NAMs are discussed compared to conventional testing and 2) how respondents perceive their viability. We developed ordered logistic regression (OLR) models to understand the influence of exploratory variables (cohort, core views on toxicology, frequency of collaboration) on respondents' evaluation of the viability of different NAMs. Our results showed that 1) NAMs were more likely than conventional methods to be challenged in forum discussions, which may be fueled by concerns for error costs in regulatory decision making; 2) perceptions of the viability of NAMs tended to follow a "pattern of familiarity," whereby respondents that were more knowledgeable about a test method tended to find it more viable; 3) respondents who agreed with the Paracelsus maxim had a greater likelihood of finding conventional testing viable; and 4) the more a respondent reported collaborating with industry on alternative testing strategies, the more likely she or he was to report that NAMs were less viable. These results suggest that there are professional and organizational barriers to greater acceptance of NAMs that can be addressed through a social learning process within the professional community. Integr Environ Assess Manag 2020;16:269-281. © 2020 SETAC.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».