Issues in Consumer Exposure Modeling: Towards Harmonization on a Global Scale
Notice bibliographique
Résumé
Understanding where and how chemicals are used throughout their life cycle is becoming increasingly important. In 2003, within the context of REACH and GPSD legislation, the European Commission started developing a European and global infrastructure of exposure methods and tools. The infrastructure aims (1) to link modeling tools and exposure-related data and scenarios in a single framework so that harmonized exposure assessment procedures can be developed for consumer products in the EU and (2) to make this framework flexible enough to allow global application. A number of issues are raised by a global infrastructure of consumer exposure modeling that answers to multi-legislative mandates. These include transparency, consistency, usability, and defensibility of the models, including the relevant degree of complexity for priority setting versus assessment. As part of the initiative to set up a harmonized global infrastructure on consumer exposure assessment, these issues were presented, discussed, and further developed in a series of European Commission-sponsored workshops organized in October 2004 and June 2005 as part of the ¿¿Harmonization of Consumer Exposure Models on a Global Scale¿¿ project. The project focused on development, harmonization, and validation of consumer exposure modeling approaches. The\nworkshops included experts from the EU, USA, Japan, and Canada. The conclusions and recommendations made on the basis of this work are described.\nTo help achieve harmonization of approaches, the European Commission¿s Joint Research Centre is proposing a framework (1) to compare information on elements of chemical risk assessment to understand exposure regulations in different countries, (2) to save time and expense by sharing information and models, and (3) to promote credible science through better communication among organizations and by peer reviewof assessments and assessment procedures.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».