Resource requirements for ecotoxicity testing: A comparison of traditional and new approach methods
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Toxicity testing is under transformation as it aims to harness the potential of New Approach Methods (NAMs) as alternative test methods that may be less resource intensive (i.e., fewer animals, cheaper costs, quicker assays) than traditional approaches while also providing more data and information. While many stakeholders are of the opinion that this unfolding transformation holds significant promise as a more efficient and ethical way forward, few studies have compared the resources required for NAMs versus those needed for traditional animal-based toxicity tests, particularly in the field of ecotoxicology. The objective was to compare resources needed for traditional animal-based ecotoxicity tests versus alternative tests using emergent NAMs. From a bibliometric review, we estimate that traditional tests for a single chemical cost $118,000 USD, require 135 animals, and take 8 weeks. In comparison, alternative tests cost $2,600, require 20 animals (or none), and take up to 4 weeks to test 16 (to potentially hundreds of) chemicals. Based on our analysis we conclude that NAMs in ecotoxicology can be more advantageous than traditional methods in terms of resources required (i.e., monetary costs, number of animals needed, and testing times). We note, however, that the evidence underpinning these conclusions is relatively sparse. Moving forward, groups developing and applying NAMs should provide more detailed accounts of the resources required. In addition, there is also a need for carefully designed case studies that demonstrate the domain of applicability of NAMs (and make comparisons to traditional tests) to ultimately build confidence among the user community.
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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 | 0,055 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».