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Enregistrement W4415835559 · doi:10.1186/s12302-025-01217-3

Scientists’ warning: we must change paradigm for a revolution in toxicology and world food supply

2025· article· en· W4415835559 sur OpenAlexaff
Gilles‐Éric Séralini, Gérald Jungers, A. Harrestrup Andersen, Michael Antoniou, Michael Aschner, Marie-Hélène Bacon, Thomas Bøhn, Maria Lúcia Bonfleur, Elisabeth Bücking, Nicolas Defarge, Randa djemil, José L. Domingo, Jérôme Douzelet, John Fagan, Thierry Fournier, Sophie Gil, Perrine Hervé-Gruyer, Angelika Hilbeck, Lorenz M. Hilty, Henri Joyeux, Imran Mahmood Khan, Demetrios Kouretas, Frédérick Lemarchand, Ulrich E. Loening, Robin Mesnage, Dimitra I. Nikolopoulou, Jean-Michel Panoff, Cláudio Ernesto Taveira Parente, Claire Robinson, Christoph Scherber, Diederick Sprangers, Charles Sultan, Aristeidis M. Tsatsakis, Louise Vandelac, Nian‐Feng Wan, Brian Wynne, Johann G. Zaller, Amal Zerrad-Saadi, Xianming Zhang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Sciences Europe · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensConcordia UniversityGDG EnvironnementUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésPesticideObligationHeavy metalsEnvironmental toxicologyOrganic chemicalsFood supplyLegislationPrecautionary principleChemical products

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

currently lacks the proper perspective. From the 1950s to the 1970s, at least one-third of all toxicological testing in the United States, including for chemicals and drugs, was misleading scientists, and this worldwide issue persists today. Moreover, petroleum-based waste and heavy metals have been discovered in pesticide and plasticizer formulations. These contaminations have now reached all forms of life. Widespread exposure to chemical mixtures promotes health and environmental risks. We discovered that pesticides have never undergone long-term testing on mammals in their full commercial formulations by regulatory authorities or the pesticide industry; instead, only their declared active ingredients have been assessed, contrary to environmental law recommendations. The ingredients of these formulations are not fully disclosed, yet the formulations are in general at least 1000 times more toxic at low environmentally relevant doses than the active ingredients alone under conditions of long-term exposure. A similar lack of comprehensive toxicological evaluation applies to plasticizers. Their regulatory authorisations might have been obtained by incomplete, misleading and potentially false input data. This has profound implications not only for scientific knowledge, but also for public and environmental health. We propose pragmatically a paradigm shift in regulation: 1/to lower the ADI of polluting substances by at least a factor of 100 for already authorized products; 2/for new compounds, the obligation to test the full pesticide formulations in vivo chronically at environmentally relevant levels. This is necessary because pesticides are synthesized from petroleum, which can contain heavy metals. Moreover, formulated pesticides can contain plasticizers. The declared active substance, as an isolated compound of this mixture chosen by the company, will not have to be tested by itself alone. Compensation could be organized for pesticide use reduction, this will save health and environmental degradation; 3/the complete toxicological raw data for individual animals should be published on the Internet, including the precise protocols by which they were obtained, and they must be accessible for the scientific community, including students. There is no reason to keep these data secret. Implementing these changes would also support the advancement of agroecological alternatives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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