Development and Evaluation of a Holistic and Mechanistic Modeling Framework for Chemical Emissions, Fate, Exposure, and Risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Large numbers of chemicals require evaluation to determine if their production and use pose potential risks to ecological and human health. For most chemicals, the inadequacy and uncertainty of chemical-specific data severely limit the application of exposure- and risk-based methods for screening-level assessments, priority setting, and effective management. OBJECTIVE: We developed and evaluated a holistic, mechanistic modeling framework for ecological and human health assessments to support the safe and sustainable production, use, and disposal of organic chemicals. METHODS: We consolidated various models for simulating the PROduction-To-EXposure (PROTEX) continuum with empirical data sets and models for predicting chemical property and use function information to enable high-throughput (HT) exposure and risk estimation. The new PROTEX-HT framework calculates exposure and risk by integrating mechanistic computational modules describing chemical behavior and fate in the socioeconomic system (i.e., life cycle emissions), natural and indoor environments, various ecological receptors, and humans. PROTEX-HT requires only molecular structure and chemical tonnage (i.e., annual production or consumption volume) as input information. We evaluated the PROTEX-HT framework using 95 organic chemicals commercialized in the United States and demonstrated its application in various exposure and risk assessment contexts. RESULTS: Seventy-nine percent and 97% of the PROTEX-HT human exposure predictions were within one and two orders of magnitude, respectively, of independent human exposure estimates inferred from biomonitoring data. PROTEX-HT supported screening and ranking chemicals based on various exposure and risk metrics, setting chemical-specific maximum allowable tonnage based on user-defined toxicological thresholds, and identifying the most relevant emission sources, environmental media, and exposure routes of concern in the PROTEX continuum. The case study shows that high chemical tonnage did not necessarily result in high exposure or health risks. CONCLUSION: Requiring only two chemical-specific pieces of information, PROTEX-HT enables efficient screening-level evaluations of existing and premanufacture chemicals in various exposure- and risk-based contexts. https://doi.org/10.1289/EHP9372.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».