Sustainable Management Practices to Include Mixtures of Chemicals in Regulatory Approaches Focusing on the Global South
Notice bibliographique
Résumé
Environmental pollution is becoming increasingly unpredictable over time due to its complexity, given the number of new chemicals produced annually and the constantly changing environmental conditions. Regulation has yet to keep pace with the rapid changes posed by chemical mixtures, especially in the Global South. Understanding the potential outcomes of co-exposure to multiple compounds can be challenging, even for professionals with a background in sustainability and mixture toxicity, due to the complexity of the issue. Some tools have been developed to tackle this uncertainty like the Species Sensitivity Distribution curve (SSD), the Adverse Outcome Pathways (AOP), and the Mixture Assessment Factor (MAF). This study aims to bridge the gap between knowledge generated in the field of mixture toxicity and regulatory practices by proposing sustainable management practices at the local scale, particularly for countries in the Global South. The proposed framework is called GlORIES and comprises the following measures. The first proposed step is to describe the chemicals used in industries or identified in existing environmental studies and/or monitoring campaigns on a watershed basis. Having a watchlist of compounds and organisms present in the region, and by generating a regionalized SSD, it is possible to use models such as AOPs to try to predict which compounds could potentially interact and thus generate a correcting factor, such as a MAF. A MAF could then be incorporated into regulations to further protect the environment by reducing the concentration of the compound in the mixture. Including local communities in reporting human and environmental health alterations could be a key to identifying the possible harmful emissions. It is proposed that watershed management committees be established to integrate all stakeholders and promote workshops organized by academia, industry, regulatory agencies, and civil society, leveraging existing structures to conserve energy in the process. The proposed framework can improve the sustainability of the process and the knowledge flow from academia to regulatory bodies, increasing the efficacy of the chosen water quality thresholds by adapting to real-life scenarios.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».