How Protective to the Environment is the Pesticide Risk Assessment and Registration Process in the United States?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The media, public, and other stakeholders are generally unaware of the degree of protection provided to the environment by the current pesticide registration process in the United States. Each pesticide product must meet extensive fate and toxicological data requirements (typically 100+ studies) to be considered by the U.S. Environmental Protection Agency (EPA). The EPA uses that information to conduct ecological, human health, and benefits assessments and make decisions on whether to register pesticides and, if so, under what conditions. The assessments rely on conservative assumptions, models, and inputs to consistently err on the side of caution throughout the pesticide registration process. The rigorous compliance requirements specified in the Federal Insecticide, Fungicide, and Rodenticide Act (FIFRA) and Endangered Species Act (ESA) are designed to preclude unacceptable adverse effects. However, this reality seldom, if ever, makes headlines. Pesticides are not causing the dire widespread apocalyptic effects often portrayed by some media outlets. Rather, pesticides have been doing what they were intentionally designed to do, controlling pests and increasing yields, within the stringent limitations of registered labels. The continually evolving pesticide registration process was originally predicated on the unintended adverse effects neither anticipated nor considered over 50 years ago, due to insufficient regulation and oversight at the time. However, the contemporary regulatory paradigm in the U.S. is data rich and analysis intensive by design, and perhaps understandably, biased towards ensuring environmental protection when registering pesticides. https://doi.org/10.21423/jrs-v09i2moore
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle