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Enregistrement W4386386448 · doi:10.1002/ieam.4826

The use of alternatives assessment in chemicals management policies: Needs for greater impact

2023· article· en· W4386386448 sur OpenAlexfundno aff
Catherine Rudisill, Molly Jacobs, Monika A. Roy, Lauren Brown, Timothy Malloy, Holly Davies, Joel Tickner

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGöteborgs UniversitetHealth CanadaDepartment of Toxic Substances Control
Mots-clésSAFERStakeholderEnforcementAgency (philosophy)Risk analysis (engineering)BusinessRisk assessmentStakeholder engagementRegulatory scienceAuthorizationImpact assessmentTimelineEnvironmental planningProcess managementComputer scienceComputer securityPolitical sciencePublic relationsMedicinePublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alternatives assessment is a methodology used to identify, evaluate, and compare potential chemical and nonchemical solutions with a substance of concern. It is required in several chemicals management regulatory frameworks, with the objective of supporting the transition to safer chemistry and avoiding regrettable substitutions. Using expert input from symposium presentations and a discussion group hosted by the Association for the Advancement of Alternatives Assessment, four case examples of the use of alternatives assessment in regulatory frameworks were evaluated and compared: (1) the US Environmental Protection Agency Significant New Alternatives Policy (USEPA SNAP), (2) authorization provisions in the EU REACH (Registration, Evaluation, Authorisation, and Restriction of Chemicals) regulation, (3) the California (CA) Safer Consumer Products (SCP) Program, and (4) the Safer Products for Washington (WA) Program. Factors such as the purpose of the alternatives assessment, the timeline of actions, who completes the assessment, the role of stakeholder engagement, and the regulatory response options for each policy are outlined. Through these presentations and expert discussions, four lessons learned about the use of alternatives assessments in regulatory policy emerged: (1) the goal and purpose of the regulatory framework significantly affects its ability to result in safer substitution, (2) existing frameworks struggle with data access and insufficient stakeholder engagement, (3) some frameworks lack clear decision rules regarding what is a safer and feasible alternative, and (4) regulatory response options provide limited authority for enforcement and do not adequately address options where alternatives are unavailable or limited. Five recommendations address these lessons as well as how the application of alternatives assessment in regulatory settings could have greater impact in the future. This synthesis is not meant to be a comprehensive policy analysis, but rather an assessment based on the perspectives from experts in the field, which should be supplemented by formal policy analysis as policies are implemented over time. Integr Environ Assess Manag 2024;20:1035–1045. © 2023 The Authors. Integrated Environmental Assessment and Management published by Wiley Periodicals LLC on behalf of Society of Environmental Toxicology & Chemistry (SETAC). Key Points A discussion group composed of subject matter experts was convened to gather perspectives on chemical alternatives assessment in response to government regulations. Four regulatory frameworks were discussed, and lesson learned were developed about the use of chemical alternatives assessment in regulatory policy. Five recommendations for regulatory alternatives assessment were developed: establish clear decision rules, enforce or incentivize adoption alternatives, ensure adequate funding, engage stakeholders throughout the process, and create a third-party, standard-setting organization. A more formal policy analysis is needed to better understand the impact of regulatory alternatives assessment, particularly newer frameworks, as they're enacted over time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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