Bioavailability and risk assessment of metals in freshwaters: is global regulatory implementation keeping pace with scientific developments?
Notice bibliographique
Résumé
The scientific knowledge that enables the prediction of potential aquatic ecological risks due to exposure of metals based on freshwater chemistry data has been available for several decades. As a result, ecosystems can be protected using frameworks and procedures incorporated into regulatory approaches. Yet when evaluating how freshwater risks from metals are assessed globally, it is apparent that regulatory jurisdictions differ in their progress and approaches when accounting for bioavailability. It is entirely reasonable and appropriate for a lag in time between the development of the science and its incorporation into routine regulatory environmental protection. We openly acknowledge that this is not just a regulatory challenge and take a more holistic view of the implementation of the science that informs metal bioavailability. Implementation comprises the steps required to utilize science and knowledge to enable its practical, beneficial, and routine application in regulatory decision-making. Different regulatory jurisdictions have taken varied approaches to account for metal bioavailability. We have made specific use of frameworks that utilize limit values, such as water quality guidelines, criteria, and quality standards, to illustrate the similarities and differences in the implementation of bioavailability. Approaches taken in Europe, Canada, Australia and New Zealand, and the United States were reviewed and evaluated. Although some of these approaches or parts thereof have been successful, other aspects have been less so. In this evaluation, we have identified key commonly encountered obstacles and challenges in these approaches to the implementation of metal bioavailability. Finally, we provide an evidence-driven "road map" to the successful regulatory implementation of metal bioavailability in risk assessment drawn from successful components of the approaches reviewed. The application of this framework will enable regulatory jurisdictions to readily keep pace with the science pertaining to metal bioavailability and avoid the challenges experienced by others.
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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 | 0,115 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».