Assessing the relevance of environmental exposure data sets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental exposure data are used by decision-makers to assess environmental risks and implement actions to mitigate risks from contaminants. The first article in this series summarized the available evaluation schemes for environmental exposure data, of which there are few compared to those available for environmental hazard data. The second article covered the assessment of the reliability of environmental exposure data sets under the Criteria for the Reporting and Evaluation of Exposure Data (CREED). The aim of this article is to provide an overview and practical guidance on the relevance assessment in the context of the CREED approach for evaluating exposure monitoring data sets. Systematically considering relevance is critical for both evaluating existing data sets and for optimizing the design of new monitoring studies. Relevance is defined here as the degree of suitability or appropriateness of a data set to address a specific purpose or to answer the questions that have been defined by the assessor or for those generating exposure data. The purpose definition will be the foundation for the relevance assessment, to clarify how the assessor should rate the assessment criteria (fully met, partly met, not met/inappropriate, not reported, not applicable). This will provide transparency for anyone reviewing the outcomes. An explicit gap analysis (i.e., an articulation of the data set limitations for the stated purpose) is an important outcome of the relevance assessment. The relevance evaluation approach is demonstrated with three case studies, all relating to the freshwater aquatic environment, where the data sets are scored as relevant with or without restrictions, not relevant, or not assignable. The case studies represent both organic and inorganic constituents, and have different data characteristics (e.g., percentage of censored data, sampling frequencies, relation to supporting parameters). Integr Environ Assess Manag 2024;20:1004–1018. © 2023 SETAC Key Points This article provides an overview and guidance on the relevance assessment in the context of the Criteria for the Reporting and Evaluation of Exposure Data approach for evaluating exposure monitoring data sets. Relevance is defined here as the degree of suitability or appropriateness of a data set to address a specific purpose that has been defined by the assessor, or for those generating exposure data. A clear purpose definition is the foundation for the relevance assessment, to clarify how the assessor should rate the assessment criteria (fully met, partly met, not met/inappropriate, not reported, not applicable). This approach provides transparency for anyone reviewing the outcomes, and an explicit gap analysis (i.e., an articulation of the data set limitations for the stated purpose) is an important outcome of the relevance assessment.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».