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Enregistrement W6983509702

Microbial pesticides [data requirements for
\n environmental risk assessment]

2007· report· en· W6983509702 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2007
Typereport
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChristian ministryMinistry of Foreign Affairs
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De afzetmarkt voor microbiele pesticiden is groeiende. Derhalve wordt in de nabije toekomst naar verwachting meer onderzoek uitgevoerd met dergelijke pesticiden, niet alleen om economische en agronomische, maar ook om milieu-redenen. Omdat steeds meer chemische pesticiden van de markt worden gehaald, kunnen microbiele middelen een interessant alternatief voor boeren en tuinders worden, temeer ook daar ze een meer milieuvriendelijk imago hebben. Bij de toelating betrokken instanties dienen een consistent raamwerk op te zetten wat betreft de gegevens die aangeleverd moeten worden door de firma's. Een dergelijk raamwerk bestaat in de VS en Canada, maar niet in Europa. Wel werkt de Europese Commissie (EC) momenteel een voorstel uit. Al deze raamwerken gaan vooral over de aan te leveren gegevens in het algemeen en in mindere mate over testprotocollen (VS en Canada uitgezonderd), de wijze van rapportage en de kwaliteit van de gegevens. Ook bestaan er geen richtlijnen hoe een risicobeoordeling uitgevoerd moet worden op grond van de aangeleverde gegevens. Het wordt derhalve aanbevolen om een specifiek Nederlands raamwerk - betreffende data vereisten en vervolgens de milieu-risicobeoordeling - op te zetten als aanvulling op het EC voorstel. Dit rapport bevat een beknopt overzicht van de door de overheid gevraagde gegevens bij de toelating van microbiele pesticiden in de VS, Canada, Denemarken, Nederland en Groot-Brittannie. Deze worden vergeleken met het EC voorstel van januari 1997. Dit rapport bevat eveneens diverse aanbevelingen met betrekking tot de verdere ontwikkeling van een Nederlands raamwerk voor de te vragen gegevens, de risicobeoordeling en het risicomanagement.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,045

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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