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Spotlight September 2022: Eine Methodik zur automatischen Bewertung der Datenqualität und -vollständigkeit von Nanomaterialien für die Risikobewertung
Dieses Paper beschreibt eine Methode zur automatischen Bewertung der Qualität und Vollständigkeit von Nanosicherheitsdaten zum Zwecke der Risikobewertung. Schritte zur Entwicklung der Methodik zur Bewertung der Datenvollständigkeit und die Methodik zur Bewertung der Qualität werden dargestellt.
Die Methodik ist auf physikalisch-chemische und Gefährdungs-(Meta-)Daten zugeschnitten, kann aber mit geeigneten Kriterien auch zur Unterstützung der Modellierung oder Expositionsbewertung konfiguriert werden. Sie basiert auf der Bewertung der Qualität und Vollständigkeit der in der eNanoMapper-Datenbank enthaltenen Daten anhand der harmonisierten Vorlagen für die Datenberichterstattung, die im Rahmen des NANoREG-Projekts eingeführt und im Projekt GRACIOUS weiterentwickelt wurden. In Kombination mit Expertenwissen kann diese Methodik als leistungsfähiges Datenanalysewerkzeug in verschiedenen Kontexten eingesetzt werden. Um die praktische Anwendung der vorgeschlagenen Methodik zu ermöglichen, wurde sie als Online-R-Tool (https://shinyapps.greendecision.eu/app/gracious-data-quality) implementiert, das sowohl an Datenbanken als auch an Softwaretools zur Risikobewertung angeschlossen werden kann.
Original-Publikation:
Gianpietro Basei, Hubert Rauscher, Nina Jeliazkova & Danail Hristozov (2022). A methodology for the automatic evaluation of data quality and completeness of nanomaterials for risk assessment purposes. Nanotoxicology, 16:2, 195-216, DOI: 10.1080/17435390.2022.2065222
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