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Enregistrement W3207366373 · doi:10.1016/j.cotox.2021.09.002

Adverse outcome pathways and in vitro toxicology strategies for microplastics hazard testing

2021· article· en· W3207366373 sur OpenAlexaff
Sabina Halappanavar, Gary Mallach

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Toxicology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroplasticsAdverse Outcome PathwayAdverse effectStressorHuman healthRisk analysis (engineering)ToxicologyBiologyEnvironmental healthMedicinePharmacologyComputational biologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human health impacts of microplastics exposure remain uncertain, though they are of growing global concern. The strategic use of the adverse outcome pathways (AOPs) framework will permit leveraging of existing knowledge on disease mechanisms of other stressors to improve our understanding of the toxicological impacts of microplastics and enable identification of key biological events within a causal framework linking microplastic exposures to adverse outcomes. Here, the AOP framework is briefly described. Considering that inflammation, oxidative stress and cytotoxicity are among the reported outcomes of microplastics exposure in vitro or in vivo and because these key events form the AOP for tissue injury, an adverse key event preceding tissue dysfunction and disease, the review describes a tiered microplastics testing strategy targeting these events. Minimum considerations for in vitro testing of microplastics are also summarised.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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