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Record W7083634377

Avis de l’Anses Relatif à l’analyse des options de gestion réglementaires de la substance 1,3-diphénylguanidine (N°CAS : 102-06-7) dans le cadre de la réglementation REACH

2024· report· fr· W7083634377 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2024
Typereport
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)LimitingSugar industry
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 ses ministères de tutelle. Au sein de ce programme de travail, sont listées des substances chimiques pour lesquelles des risques pour la santé humaine et/ou l’environnement sont observés et nécessitant de la part de l’Anses une 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 la substance 1,3-diphénylguanidine (DPG) (N° CAS : 102-06-7). Le choix de cette substance fait suite aux conclusions préliminaires de l’évaluation de la DPG menée par l’Anses dans le cadre du règlement REACh.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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.031
metaresearch head score (Gemma)0.027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.049
Threshold uncertainty score0.165

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0310.027
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.004

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.301
Teacher spread0.266 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
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