How Protective to the Environment is the Pesticide Risk Assessment and Registration Process in the United States?
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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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 | 0,044 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,023 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».