Challenges and opportunities for the environmental risk assessment of chemicals in soils: a recap and follow-up of a SETAC webinar
Notice bibliographique
Résumé
Soil sustainability is unquestionable but is under various threats, one of which includes chemical pollution. Under the vision of reaching healthy soils by 2050, the SETAC Webinar "Assessing Risks in Soil: Challenges and Opportunities" was held to understand the current state of soil health in Europe and, identify gaps in the environmental risk assessment (ERA) framework for chemicals entering soils. In reflection of the webinar and soil protection, strategies to describe the current state of soils, including knowledge on existing chemical pollution in soils and soil biodiversity metrics are discussed. With respect to soil pollution by chemicals, the current ERA framework was analysed to identify gaps and needs to protect in-soil biodiversity exposed to chemicals. Here, the importance of soil monitoring and cyclical feedback mechanisms for ERA is highlighted as well as the need to shift the current ERA framework towards a holistic approach that considers long-term impacts on in-soil organisms and soil biodiversity under realistic conditions. Two methods (terrestrial model ecosystems and trait-based approaches) are reviewed as potential suitable tools for the detection of community level effects within the ERA of chemicals entering soils. Finally, the need for cooperation and engagement between member states and stakeholders is tabled.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».