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Enregistrement W1872969227 · doi:10.1002/9780470744307.gat162

Ethical Issues in Toxic Chemical Hazard Evaluation, Risk Assessment and Precautionary Communications

2009· other· en· W1872969227 sur OpenAlexaff
Claude Viau

Notice bibliographique

RevueGeneral, Applied and Systems Toxicology · 2009
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk assessmentPrecautionary principleRisk managementRisk analysis (engineering)JudgementFraming (construction)Risk communicationProcess (computing)Engineering ethicsRisk management toolsPsychologyBusinessPolitical scienceComputer scienceEngineeringComputer securityLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Questions that are central to the examination of ethical issues in the risk‐assessment process are: Who needs to be protected, against what and how? These questions attract attention to the value‐laden judgement of the risk‐assessment process itself. This is the background upon which potential ethical pitfalls associated with the professional act of risk assessment are examined. Scientific risk assessments should contribute to improving public health rather than to serving pure ideology of interest groups. Toxicological risk assessment is the art of translating basic toxicological and epidemiological information into recommendations for risk‐management decisions. The framing of the risk questions shapes the risk assessment itself and is therefore subjected to the biases and values of those who launch the risk‐management process. Ill‐defined risk questions will result in ill‐assessed risks. Risk questions are, in essence, complex, and attempts to simplify them may severely distort the real questions that need to be addressed. Beyond biomedical aspects, risks to health include social components that are intrinsically part of the risk and should be given appropriate consideration. The controversial precautionary principle can be used as a sound evolutionary approach to risk decision‐making provided it is approached in a consistent, transparent manner.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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