Microbial pesticides II [data evaluation and \nenvironmental risk assessment: a desk study]
Notice bibliographique
Résumé
A 1998 study discusses the (im)possibilities of a more structured and transparent system for assessing the environmental risks of microbial pesticides. As current environmental risk assessments by registration authorities are on a case-by-case basis, it is a challenge to transform the existing experience - most of it gained in Canada and the US - into a more systematic approach. A concurrent advantage of such a framework for risk assessment - with the prerequisite of a transparent rationale - may be the acceleration of registration procedures for such pesticides. Major impediments for the development of such a framework are: I the diversity and complexity of microbial organisms and their behaviour and interactions in the environment; II the lack of experience with in situ behaviour, fate, and adverse effects of pesticidal microorganisms to biota (apart from some work with Bacillus thuringiensis and several Baculoviridae); III small market shares to be expected in the near future for new microbial pesticides. Therefore, the present study successively stipulates for microbial pesticides general aspects of identification of hazards, exposure and effects assessment, and risk characterisation. As the identification of hazards includes the evaluation of individual tests, key items are listed and annotated for tests on distribution and fate. This is also done for effects on organisms in the environment. These lists can be used to screen for the purpose of summarising and evaluating experimental tests for pesticide registration.
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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 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».