Scientific substantiation of the national list of chemicals affecting the endocrine system
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Today in the world, along with mutagens, carcinogens, reprotoxicants, chemicals that affect the endocrine system are of serious concern. Therefore, the purpose of our research was the scientific substantiation of the national list of endocrine disruptors. Materials and methods. In order to create a national list of substances that have an effect on the endocrine system, for the selection of candidate substances, an analysis of legislation and lists of potential endocrine disruptors of the European Union, the USA, Canada, and India was made. All substances were identified by CAS numbers, areas of application and classified according to the degree of danger to the endocrine system. Results. The draft list of endocrine disruptors circulating in the Russian Federation includes 494 chemicals used in medicine, agriculture, chemical, food, perfume and cosmetic industries. There are 19 substances in class 1A (known endocrine disruptor), 193 substances in class 1B (probable endocrine disruptor), 250 substances in class 2 (suspected endocrine disruptors), and 32 substances in class 3 (endocrine disruptors). Conclusion. On the territory of the Russian Federation in various areas of the economy, chemicals that destroy the endocrine system are widely used. Of particular concern is the use of endocrine disruptors of hazard class 1B in perfumery, cosmetics and food products.
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 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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».