The Path to UVCB Ecological Risk Assessment: Grappling with Substance Characterization
Notice bibliographique
Résumé
Substances of unknown or variable composition, complex reaction products, and biological materials (UVCBs) pose a unique challenge to regulators and to product registrants, who are required to characterize their fate, exposure, hazard, and potential risks to human health and the environment. To address these challenges and ensure an efficient and fit-for-purpose process, it is proposed that the ecological risks of UVCBs be assessed following a tiered strategy. The development of this approach required exploring how substance composition ties into hazard and exposure information and determining the extent to which a UVCB needs to be characterized to ensure a robust risk assessment. The present study highlights the key aspects of this new method. It presents how a tiered substance characterization approach can be integrated into broader UVCB risk-assessment schemes to encourage an examination of data needs before a full substance characterization is performed. The first tier of the characterization process, Tier 0, is a fundamental step that includes data from basic, lower-resolution compositional analyses. Tier 0 assessments can be used to inform hazard and exposure for any substance of interest. The need for more sophisticated, higher-tier characterization is determined by the level of uncertainty of the risk assessment. The next step will integrate a tiered exposure assessment into the characterization scheme featured in the present study, to create a more complete risk-assessment framework. Environ Toxicol Chem 2022;41:2649-2657. © 2022 Her Majesty the Queen in Right of Canada, Health and Environmental Sciences Institute and The Authors. Environmental Toxicology and Chemistry published by Wiley Periodicals LLC on behalf of SETAC. Reproduced with the permission of the Minister of Environment and Climate Change Canada.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».