Misconceptions and Misuse of International Agency for Research on Cancer `Classification of Carcinogenic Substances'
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In their work on human cancer, the International Agency for Research on Cancer have run a programme of «monographs» that evaluate carcinogenic risk of chemicals to man. The data collected provide considerable information on the risk from substances identified as carcinogens. However, this is largely unused in the IARC classification scheme in spite of the use of the term `risk' in the title and text of the monographs. Consequently, some governments and pressure groups use hazard identification to advance the cause for banning agents without conducting a risk assessment. Confusion and indiscriminate use of `hazard' and `risk' mean that the hazard data are commonly misrepresented as risk data. A common political response is to push regulatory action to extremes, citing the Precautionary Principle. Unfortunately, eliminating substances on the grounds of inherent hazard can deny major benefits to societies and undermine the sustainable developments. This is nowhere better illustrated than in the case of the minerals known collectively as asbestos. Evidence available clearly differentiates the hazards of chrysotile and amphibole asbestos, yet the current IARC classification does not make this distinction. This is in spite of the fact that amphibole asbestos produces orders of magnitude more diseases than chrysotile when used in the same way. The overwhelming weight of evidence available indicates that chrysotile can be used safely with low risk. Cement products such as water pipes and boards for housing provide are versatile products made at affordable cost for the developing countries which if not available would cost rather than save lives.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle