Evidence on the effects of flame retardant substances at ecologically relevant endpoints: a systematic map protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background Flame retardant (FR) substances are known to pose a risk to environmental health. A list of potential FR substances has been developed; however, detailed information on the risk, or hazard of such substances to the environment, specifically ecologically relevant endpoints involving animals, plants, bacteria and fungi, has not yet been collated.Methods The main objective of this study is to identify, organise and group existing primary evidence of the ecologically relevant (eco)toxicological effects of FR substances to the environment.Search Strategy We will search several databases across two electronic academic indexes (Scopus and Web of Science [All Collections]).Eligibility criteria Eligible studies must contain primary research investigating the risk (or hazard) of one or more included FR substances and study an ecologically relevant effect in any non-human animal, plant, bacteria and/or fungi. Ecologically relevant effects include impacts on growth, development, survival, reproduction and behaviour.Screening & extraction Articles will be screened at title and abstract, before a full-text review. All articles will be screened by a single reviewer, with a second reviewer assessing articles for consistency. Data extraction will be performed on all articles included at full text, with articles that do not meet the eligibility criteria excluded. All articles excluded at full text will be confirmed by a second reviewer.Study mapping & reporting Results will be published in a narrative summary and visualised in a publicly available, user-friendly, interactive and interrogable evidence map.
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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 | 0,059 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,081 | 0,013 |
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 ».