Tracking end-of-life stage of chemicals: A scalable data-centric and chemical-centric approach
Notice bibliographique
Résumé
Chemical flow analysis (CFA) can be used for collecting life-cycle inventory (LCI), estimating environmental releases, and identifying potential exposure scenarios for chemicals of concern at the end-of-life (EoL) stage. Nonetheless, the demand for comprehensive data and the epistemic uncertainties about the pathway taken by the chemical flows make CFA, LCI, and exposure assessment time-consuming and challenging tasks. Due to the continuous growth of computer power and the appearance of more robust algorithms, data-driven modelling represents an attractive tool for streamlining these tasks. However, a data ingestion pipeline is required for the deployment of serving data-driven models in the real world. Hence, this work moves forward by contributing a chemical-centric and data-centric approach to extract, transform, and load comprehensive data for CFA at the EoL, integrating cross-year and country data and its provenance as part of the data lifecycle. The framework is scalable and adaptable to production-level machine learning operations. The framework can supply data at an annual rate, making it possible to deal with changes in the statistical distributions of model predictors like transferred amount and target variables (e.g., EoL activity identification) to avoid potential data-driven model performance decay over time. For instance, it can detect that recycling transfers of 643 chemicals over the reporting years (1988 to 2020) are 29.87%, 17.79%, and 20.56% for Canada, Australia, and the U.S. Finally, the developed approach enables research advancements on data-driven modelling to easily connect with other data sources for economic information on industry sectors, the economic value of chemicals, and the environmental regulatory implications that may affect the occurrence of an EoL transfer class or activity like recycling of a chemical over years and countries. Finally, stakeholders gain more context about environmental regulation stringency and economic affairs that could affect environmental decision-making and EoL chemical exposure predictions.
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 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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».