Nano Risk Governance: Current Developments and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
As with many new technologies, developing a framework for making risk management decisions for nanotechnology is a challenge. Risk assessment has been proposed as the foundation for many regulatory frameworks for nanomaterials. Although the traditional risk assessment paradigm successfully used by the scientific community since the early 1980s may be generally applicable, its application to nanotechnology requires a significant information base. The authors’ experience supporting federal agencies in the United States, Canada, and the European Union—as well as state agencies in Massachusetts and New York and cities such as Berkeley and Cambridge—suggests that nanomaterial regulatory frameworks could be built upon existing regulatory approaches with the addition of a more rigorous and transparent method for integrating technical information and expert judgment. The authors argue that the current focus on studying the amount of risk acceptable for a specific technology or material should be shifted toward comparative assessment of available alternatives, and the use of science and policy to identify alternative nanotechnologies and opportunities for risk reduction and innovation. This approach involves the use of both quantitative and qualitative decision analysis tools, offering roadmaps for assessing different information sources and making policy decisions. Two representative methods presented are the Alternatives Assessment method and the Multi-Criteria Decision Analysis method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».