Notice bibliographique
Résumé
cumulative assessment, 277 defined, 389 dermal absorption studies, 330 dose-response assessment, 3 harmonization and MOES, 371 operator exposure modeling, 175 risk assessment, 198, 371-373 Active ingredients, 15 Activity-specific exposure data, 54-55 Acute exposure, defined, 276 Acute toxicity, 368 ADME oral study, 332 Adverse effect, defined, 390 Aerosol droplets, 217-218 Aerosol sprayers, 110 AgDrift model, 352 Aggregate and cumulative risk assessment, 275-279, 372-373 case study aggregate exposure, 298-300 benchmark doses, 282-284 cumulative exposure, 300-304 dietary consumption, 291-293 dose characterization, 284-285 dose-response relationship, 280-281 drinking water ingestion, 287-290 exposure characterization, 285-286 herbicide handling by workers, 293-8 margin of exposure, 281-2, 284, 287 Monte Carlo simulation, 286-287 risk defined and characterized, 280-282 harmonization, 372-373 Aggregate dose, defined, 390 Aggregate exposure defined, 6, 131, 390 harmonization needs, 372-373 and reference dose, 7 Agricultural Handlers Exposure Database (AHED), 179 and international harmonization, 203 Agricultural Re-entry Exposure Group, 355 Agricultural Re-entry Task Force, 62 Air, indoor, 141, 150 pesticide degradation, 218-219 Air sampling, 23 efficiencies, vapor generator for, 79 passive, 113 published methods, 75-76 PUF and glass cartridge samplers, 76-77, 78 quality control, 80 sampling media, 74-75 validation and dynamic retention tests, 78-79 Amortized expressions of exposure, 368-369 Antimicrobials, 347-350 Application defined, 390 and Dutch model, 187-188 equipment type and exposure, 17 and EUROPOEM, 190-193 and German model, 181-182 methodological guidance, 351 modern trends, 204-205 and PHED, 177-178 residential modeling, 212 and risk mitigation, 5 surrogate values, 192, 193 techniques and associated equipment, 17, 174-175 and UK-POEM, 183-184 see also spraying Applied dose, 8, 137, 138 Archiving, 147 Arithmetic mean, 22, 65, 201, 364, 368 Occupational and Residential Exposure Assessment for Pesticides.Edited by C. A.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,680 | 0,520 |
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 ».