Developing human biomonitoring as a 21st century toolbox within the European exposure science strategy 2020–2030
Notice bibliographique
Résumé
Human biomonitoring (HBM) is a crucial approach for exposure assessment, as emphasised in the European Commission's Chemicals Strategy for Sustainability (CSS). HBM can help to improve chemical policies in five major key areas: (1) assessing internal and aggregate exposure in different target populations; 2) assessing exposure to chemicals across life stages; (3) assessing combined exposure to multiple chemicals (mixtures); (4) bridging regulatory silos on aggregate exposure; and (5) enhancing the effectiveness of risk management measures. In this strategy paper we propose a vision and a strategy for the use of HBM in chemical regulations and public health policy in Europe and beyond. We outline six strategic objectives and a roadmap to further strengthen HBM approaches and increase their implementation in the regulatory risk assessment of chemicals to enhance our understanding of exposure and health impacts, enabling timely and targeted policy interventions and risk management. These strategic objectives are: 1) further development of sampling strategies and sample preparation; 2) further development of chemical-analytical HBM methods; 3) improving harmonisation throughout the HBM research life cycle; 4) further development of quality control / quality assurance throughout the HBM research life cycle; 5) obtain sustained funding and reinforcement by legislation; and 6) extend target-specific communication with scientists, policymakers, citizens and other stakeholders. HBM approaches are essential in risk assessment to address scientific, regulatory and societal challenges. HBM requires full and strong support from the scientific and regulatory domain to reach its full potential in public and occupational health assessment and in regulatory decision-making.
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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 | 0,051 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».