The Road to Achieving the European Commission's Chemicals Strategy for Nanomaterial Sustainability—A PATROLS Perspective on New Approach Methodologies
Notice bibliographique
Résumé
The European Green Deal outlines ambitions to build a more sustainable, climate neutral, and circular economy by 2050. To achieve this, the European Commission has published the Chemicals Strategy for Sustainability: Towards a Toxic-Free Environment, which provides targets for innovation to better protect human and environmental health, including challenges posed by hazardous chemicals and animal testing. The European project PATROLS (Physiologically Anchored Tools for Realistic nanOmateriaL hazard aSsessment) has addressed multiple aspects of the Chemicals Strategy for Sustainability by establishing a battery of new approach methodologies, including physiologically anchored human and environmental hazard assessment tools to evaluate the safety of engineered nanomaterials. PATROLS has delivered and improved innovative tools to support regulatory decision-making processes. These tools also support the need for reducing regulated vertebrate animal testing; when used at an early stage of the innovation pipeline, the PATROLS tools facilitate the safe and sustainable development of new nano-enabled products before they reach the market.
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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 | 0,060 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,019 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».