Priorities to inform research on tire particles and their chemical leachates: A collective perspective
Notice bibliographique
Résumé
Concerns over the ecological impacts of urban road runoff have increased, partly due to recent research into the harmful impacts of tire particles and their chemical leachates. This study aimed to help the community of researchers, regulators and policy advisers in scoping out the priority areas for further study. To improve our understanding of these issues an interdisciplinary, international network consisting of experts (United Kingdom, Norway, United States, Australia, South Korea, Finland, Austria, China and Canada) was formed. We synthesised the current state of the knowledge and highlighted priority research areas for tire particles (in their different forms) and their leachates. Ten priority research questions with high importance were identified under four themes (environmental presence and detection; chemicals of concern; biotic impacts; mitigation and regulation). The priority research questions include the importance of increasing the understanding of the fate and transport of these contaminants; better alignment of toxicity studies; obtaining the holistic understanding of the impacts; and risks they pose across different ecosystem services. These issues have to be addressed globally for a sustainable solution. We highlight how the establishment of the intergovernmental science-policy panel on chemicals, waste, and pollution prevention could further address these issues on a global level through coordinated knowledge transfer of car tire research and regulation. We hope that the outputs from this research paper will reduce scientific uncertainty in assessing and managing environmental risks from TP and their leachates and aid any potential future policy and regulatory development.
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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 | 0,109 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,019 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».