FAIR and Effective Communication of Data on Chemical Contaminant Biotransformation in the Environment
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic chemicals and their transformation products are increasingly found in the environment, with persistence being a major driver of chemical risk. Methods for predicting biotransformation products and dissipation kinetics are needed to help regulators identify potentially persistent chemicals and prevent their release to the market and eventually to the environment. Leveraging machine learning and artificial intelligence is a promising avenue to tackle this problem. However, predictive models are only as good as the data used to train them, calling for large, high-quality data sets of biotransformation pathways and kinetics, which are currently lacking. The objectives of this Global Perspective are to (i) emphasize the importance of effectively communicating biotransformation data on chemical contaminants in the environment, (ii) describe specific components of reporting biotransformation pathways in a findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR) format, and (iii) provide a standardized tool for researchers to use for reporting their biotransformation data, with the intent to boost the quality and quantity of available biotransformation data. We demonstrate the application of our reporting tool for the case of perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substances (PFASs) as a means to develop a PFAS biotransformation database, thereby illustrating how the research community could profit from standard biotransformation data reporting.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».