Rethinking chronic toxicity and carcinogenicity assessment for agrochemicals project (ReCAAP): A reporting framework to support a weight of evidence safety assessment without long-term rodent bioassays
Notice bibliographique
Résumé
Rodent cancer bioassays have been long-required studies for regulatory assessment of human cancer hazard and risk. These studies use hundreds of animals, are resource intensive, and certain aspects of these studies have limited human relevance. The past 10 years have seen an exponential growth of new technologies with the potential to effectively evaluate human cancer hazard and risk while reducing, refining, or replacing animal use. To streamline and facilitate uptake of new technologies, a workgroup comprised of scientists from government, academia, non-governmental organizations, and industry stakeholders developed a framework for waiver rationales of rodent cancer bioassays for consideration in agrochemical safety assessment. The workgroup used an iterative approach, incorporating regulatory agency feedback, and identifying critical information to be considered in a risk assessment-based weight of evidence determination of the need for rodent cancer bioassays. The reporting framework described herein was developed to support a chronic toxicity and carcinogenicity study waiver rationale, which includes information on use pattern(s), exposure scenario(s), pesticidal mode-of-action, physicochemical properties, metabolism, toxicokinetics, toxicological data including mechanistic data, and chemical read-across from similar registered pesticides. The framework could also be applied to endpoints other than chronic toxicity and carcinogenicity, and for chemicals other than agrochemicals.
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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 | 0,554 | 0,350 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,029 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,027 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».