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Enregistrement W4416772200 · doi:10.3389/ftox.2025.1719035

Hazard identification and characterization of leachable chemicals from plastic products – a new PARC project

2025· article· en· W4416772200 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Toxicology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEuropean Food Safety Authority
Mots-clésHazardous wasteHazardHazard analysisEnvironmental hazardRisk assessmentHuman lifeIdentification (biology)Human healthExposure assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent study has suggested that plastics may contain more than 16,000 chemicals, including additives, processing aids, starting substances, intermediates and Non-Intentionally Added Substances. Plastic chemicals are released throughout the plastic life cycle, from production, use, disposal and recycling. Most of these chemicals have not been studied for potential hazardous properties for humans and in the environment. To refine the risk assessment of these leachable chemicals, additional hazard data are needed. The PlasticLeach project within the EU co-funded Partnership for the Assessment of Risks from Chemicals (PARC) aims to address this data gap by screening several plastic products in daily use. Leachates will be prepared from a number of these plastic items, and these chemical mixtures will be further tested using several test guideline compliant assays and New Approach Methodologies covering both human health and environmental endpoints. The most toxic leachates will be characterized using a non-targeted analysis pipeline to identify chemicals in the leachate. When single chemicals of concern are identified, these will be further tested to determine hazardous properties and identify the respective potency factors to better understand their specific hazard profiles. A tiered approach for hazard testing will be followed. The experimental work will be complemented by in silico toxicological profiling, using publicly available toxicity databases and tools, including Artificial Intelligence tools that cover both human and environmental endpoints. A comprehensive array of endpoints, including cytotoxicity, endocrine disruption, genotoxicity, immunotoxicity, reproductive toxicity and effects related to ecotoxicity will be evaluated. In this paper, we outline the plastic products to be tested and the battery of assays that will be used to identify hazards relevant to both human health and the environment. Data generated from in silico , in vitro , and in vivo approaches will be reported using standardized formats, stored within a centralized repository, and harmonized to adhere to the FAIR data principles (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable). This integrated strategy will not only advance our understanding of the risks associated with plastic-derived chemicals but will also provide critical support for regulatory decision-making and facilitate the development of safer, and more ecofriendly plastic materials in the future.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,281 · 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