Deriving predicted no-effect concentrations (PNECs) using a novel assessment factor method
Notice bibliographique
Résumé
Ecological risk assessments of substances with limited ecotoxicity datasets typically employ an assessment factor (AF) method to determine a predicted no-effect concentration (PNEC) needed for risk characterization. A PNEC is usually derived by dividing the lowest toxicity value in the substance’s dataset by a certain assessment factor. The AF method, in its various iterations, has been used for decades, and has been criticized for its uncertainty, inaccuracy, over-conservatism, high variability, and lack of transparency. A novel assessment factor method is proposed as an alternative to traditional AF methods. The proposed method offers novel features attempting to address these criticisms: it breaks the factor down into three components - endpoint standardization, extrapolation for species variation, and mode-of-action consideration (each of which has sub-components). This method also accommodates the inclusion of read-across and modeled data to fill data gaps for the substance. In addition, it better manages atypical datasets and atypical endpoints. Finally, and paramount to this endeavor, this novel method improves consistency among risk assessors, and can increase transparency of the entire PNEC derivation process to all stakeholders.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».