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Enregistrement W3122791255 · doi:10.58948/0738-6206.1758

Regulation of Chemical Risks: Lessons for Reform of the Toxic Substances Control Act from Canada and the European Union

2015· article· en· W3122791255 sur OpenAlexaboutno aff
Adam D. K. Abelkop, John D. Graham

Notice bibliographique

RevuePace Environmental Law Review · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural safety and regulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean unionPolitical scienceGlobalizationValue (mathematics)Public administrationRisk managementState (computer science)BusinessInternational tradeLawFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this Article is to compare the regulatory systems in Canada and the EU, and use comparative insights to draw some lessons that may be of interest to U.S. policy makers engaged in TSCA reform. CEPA and REACH are seen by stakeholders as state of the art in chemicals assessment and management, and thus the U.S. may draw useful insights from them. Indeed, the European Union and Canada have each been urging other countries to join in a globalization of the REACH or Canadian programs, respectively. Regardless of what TSCA reformers choose to learn from the Canadian and European experiences, a secondary objective of the Article is to provide comparative information that may be of interest to reformers in Canada, Europe, or other countries and regions where chemical risk management is under consideration for reform. Thus, the Article's long-term value extends beyond the current U.S. debate over TSCA reform. The Article is organized in three Parts. In Part I, we describe the scope of our analysis, our research methods, and our analytical approach. In Parts II and III, we compare CEPA and REACH across two significant dimensions: (1) prioritization of existing chemicals for assessment and regulation; and (2) placement of the burdens to produce data and demonstrate safety of specific chemical uses. We conclude by summarizing the possible lessons for TSCA reform and highlighting some future research needs.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0110,014
Communication savante0,0150,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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