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Enregistrement W4281997793 · doi:10.3390/ijerph19116673

Strengthening Australia’s Chemical Regulation

2022· review· en· W4281997793 sur OpenAlexaboutno aff
Arlene Gabriela, Sarah Leong, Philip S. W. Ong, Derek Weinert, Joe Hlubucek, Peter Tait

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSafeguardingBusinessHuman healthRisk assessmentEnvironmental planningPaceAgricultureRisk managementOccupational safety and healthEnvironmental resource managementEnvironmental healthRisk analysis (engineering)MedicineGeographyComputer scienceEnvironmental scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans are exposed to a myriad of chemicals every day, some of which have been established to have deleterious effects on human health. Regulatory frameworks play a vital role in safeguarding human health through the management of chemicals and their risks. For this review, we focused on agricultural and veterinary (Agvet) chemicals and industrial chemicals, which are regulated, respectively, by the Australian Pesticides and Veterinary Medicines Authority (APVMA), and the Australian Industrial Chemicals Introduction Scheme (AICIS). The current frameworks have been considered fragmented, inefficient, and most importantly, unsafe in prioritizing human health. We evaluated these frameworks, identified gaps, and suggested improvements that would help bring chemical regulation in Australia in line with comparative regulations in the EU, US, and Canada. Several weaknesses in the Australian frameworks include the lack of a national program to monitor chemical residues, slow pace in conducting chemical reviews, inconsistent risk management across states and territories, a paucity of research efforts on human health impacts, and inadequate framework assessment systems. Recommendations for Australia include establishing a national surveillance and chemical residue monitoring system, harmonizing risk assessment and management across jurisdictions, improving chemical review efficiency, and developing regular performance review mechanisms to ensure that human health is protected.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,267
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,157 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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