Avis de l'Anses relatif à l’analyse des options de gestion réglementaires du disulfure de carbone (n°CAS : 75-15-0) dans le cadre de la réglementation REACH
Bibliographic record
Abstract
En application des protocoles d’accord du 28 juillet 2017 et du 7 juin 2022 relatifs à l’organisation de l’Anses et des ministères de tutelle pour la mise en œuvre des Règlements REACh et CLP, un programme de travail annuel est établi entre l’Anses et les ministères de tutelle. Au sein de ce programme de travail, l’Anses identifie des substances chimiques pour lesquelles des risques pour la santé humaine et/ou l’environnement sont observés et analyse les options de gestion des risques règlementaires (Regulatory Management Option Analysis ou RMOA) afin d’apporter une aide à la décision aux ministères sur la /les mesure(s) de gestion des risques la/les plus appropriée(s) à adopter. Au cas par cas, elle approfondit dans le cadre du RMOA certains champs d’évaluation des dangers et des risques.Le programme de travail 2022 comportait la réalisation d’une analyse des options de gestion règlementaires concernant le disulfure de carbone (N° CAS : 75-15-0). Le choix de cette substance fait suite aux conclusions de l’Anses dans le cadre du règlement REACh (Anses, 2021 ; 2022). Les RMOA sont réalisés selon le format standard européen et comportent les informations suivantes :- les éléments de contexte relatifs aux informations disponibles et à l’encadrement règlementaire existant des substances ;- les informations disponibles sur les dangers et les usages des substances, les tonnages, les risques pour la santé humaine ou l’environnement, les cas d’usages susceptibles d’entraîner des effets néfastes sur la santé et/ou l’environnement, etc…, en fonction des problématiques couvertes dans le RMOA ;- une justification de la nécessité de la mise en œuvre de mesures de gestion du risque au niveau européen ;- l’identification des différentes options de gestion du risque disponibles dans le cadre du règlement REACh, du règlement CLP, ou s’appuyant sur d’autres outils législatifs et réglementations sectorielles existants en fonction des usages identifiés de ces substances
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.030 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".