Commentary on Using LNT for Radiation Protection and Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
An article by Jerome Puskin attempts to justify the continued use of the linear no-threshold (LNT) assumption in radiation protection and risk assessment. In view of the substantial and increasing amount of data that contradicts this assumption; it is difficult to understand the reason for endorsing this unscientific behavior, which severely constrains nuclear energy projects and the use of CT scans in medicine. Many Japanese studies over the past 25 years have shown that low doses and low dose rates of radiation improve health in living organisms including humans. Recent studies on fruit flies have demonstrated that the original basis for the LNT notion is invalid. The Puskin article omits any mention of important reports from UNSCEAR, the NCRP and the French Academies of Science and Medicine, while citing an assessment of the Canadian breast cancer study that manipulated the data to obscure evidence of reduced breast cancer mortality following a low total dose. This commentary provides dose limits that are based on real human data, for both single and chronic radiation exposures.
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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 | 0,031 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,068 | 0,098 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».