162 Keynote: Adverse Outcome Pathways – a Framework for Designing Novel Approach Methods for Safety Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fast evolving technologies, the search for new chemicals and synthesis of substitutes for the existing chemicals, are posing unprecedented challenges on regulatory agencies that have mainly relied on toxicity testing in laboratory animals to ensure safety of humans and the environment from potential exposure to these substances. In response, a new and well-intended trend to reduce, refine and replace animal testing that are both time and resource intensive with animal alternatives called the New Approach Methodologies (NAMs) that are faster, cheaper, sensitive, and mechanisms-based, has been introduced and widely embraced by the scientific community. However, strategies that help identify and prioritize fit-for-purpose NAMs schemes involving test models, toxicity endpoints, and specific assays for the hazard assessment, as well as strategies that enable validation of their scientific relevance for the regulatory acceptance are lagging behind. As a consequence, the regulatory acceptance of NAMs in decision making is far from reality. This presentation will summarise the current status of NAMs in regulatory toxicology and the role of Adverse Outcome Pathways (AOPs) in the design and development of NAMs, with a specific focus on nanotoxicology.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».