Research recommendations to better understand the potential health impacts of microplastics to humans and aquatic ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To assess the potential risk of microplastic exposure to humans and aquatic ecosystems, reliable toxicity data is needed. This includes a more complete foundational understanding of microplastic toxicity and better characterization of the hazards they may present. To expand this understanding, an international group of experts was convened in 2020–2021 to identify critical thresholds at which microplastics found in drinking and ambient waters present a health risk to humans and aquatic organisms. However, their findings were limited by notable data gaps in the literature. Here, we identify those shortcomings and describe four categories of research recommendations needed to address them: 1) adequate particle characterization and selection for toxicity testing; 2) appropriate experimental study designs that allow for the derivation of dose-response curves; 3) establishment of adverse outcome pathways for microplastics; and 4) a clearer understanding of microplastic exposure, particularly for human health. By addressing these four data gaps, researchers will gain a better understanding of the key drivers of microplastic toxicity and the concentrations at which adverse effects may occur, allowing a better understanding of the potential risk that microplastics exposure might pose to human and aquatic ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».