Misconceptions and Misuse of International Agency for Research on Cancer `Classification of Carcinogenic Substances'
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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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 | 0,200 | 0,269 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,037 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,050 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
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 ».