Drivers of and Obstacles to the Adoption of Toxicogenomics for Chemical Risk Assessment: Insights from Social Science Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background: Some 20 y ago, scientific and regulatory communities identified the potential of omics sciences (genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics) to improve chemical risk assessment through development of toxicogenomics. Recognizing that regulators adopt new scientific methods cautiously given accountability to diverse stakeholders, the scope and pace of adoption of toxicogenomics tools and data have nonetheless not met the ambitious, early expectations of omics proponents. Objective: Our objective was, therefore, to inventory, investigate, and derive insights into drivers of and obstacles to adoption of toxicogenomics in chemical risk assessment. By invoking established social science frameworks conceptualizing innovation adoption, we also aimed to develop recommendations for proponents of toxicogenomics and other new approach methodologies (NAMs). Methods: We report findings from an analysis of 56 scientific and regulatory publications from 1998 through 2017 that address the adoption of toxicogenomics for chemical risk assessment. From this purposeful sample of toxicogenomics discourse, we identified major categories of drivers of and obstacles to adoption of toxicogenomics tools and data sets. We then mapped these categories onto social science frameworks for conceptualizing innovation adoption to generate actionable insights for proponents of toxicogenomics. Discussion: We identify the most salient drivers and obstacles. From 1998 through 2017, adoption of toxicogenomics was understood to be helped by drivers such as those we labeled Superior scientific understanding, New applications, and Reduced cost & increased efficiency but hindered by obstacles such as those we labeled Insufficient validation, Complexity of interpretation, and Lack of standardization. Leveraging social science frameworks, we find that arguments for adoption that draw on the most salient drivers, which emphasize superior and novel functionality of omics as rationales, overlook potential adopters’ key concerns: simplicity of use and compatibility with existing practices. We also identify two perspectives—innovation-centric and adopter-centric—on omics adoption and explain how overreliance on the former may be undermining efforts to promote toxicogenomics. https://doi.org/10.1289/EHP6500
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».