Improving the Environmental Risk Assessment of Substances of Unknown or Variable Composition, Complex Reaction Products, or Biological Materials
Notice bibliographique
Résumé
Substances of unknown or variable composition, complex reaction products, or biological materials (UVCBs) pose unique risk assessment challenges to regulators and to product registrants. These substances can contain many constituents, sometimes partially unknown and/or variable, depending on fluctuations in their source material and/or manufacturing process. International regulatory agencies have highlighted the difficulties in characterizing UVCBs and assessing their toxicity and environmental fate. Several industrial sectors have attempted to address these issues by developing frameworks and characterization methods. Based on the output of a 2016 workshop, this critical review examines current practices for UVCB risk assessment and reveals a need for a multipronged and transparent approach integrating whole-substance and constituent-based information. In silico tools or empirical measurements can provide information on discrete and/or blocks of UVCB constituents with similar hazard properties. Read-across and/or whole-substance toxicity and fate testing using adapted emerging methods can provide whole-substance information. Continued collaboration of stakeholders representing government, industry, and academia will facilitate the development of practical testing strategies and guidelines for addressing regulatory requirements for UVCBs. Environ Toxicol Chem 2020;39:2097-2108. © 2020 Health and Environmental Sciences Institute. Environmental Toxicology and Chemistry published by Wiley Periodicals LLC on behalf of SETAC.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».