A Look at the Grouping Effect on Population-level Risk Assessment of Radon-Induced Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
On the basis of considerable knowledge gained by studying health effects in uranium and other underground miners who worked in radon-rich environments, radon exposure has been identified as a cause of lung cancer. Recent pooled analyses of residential studies have shown that radon poses a similar risk of causing lung cancer in the general public when exposure occurs at generally lower levels found in homes. With the increasing accessibility of statistical data via the internet, people are performing their own analyses and asking why, in some cases, the lung cancer occurrence at the community level does not correlate to the radon levels. This study uses statistical data available to the general public from official websites and performs simple analyses. The results clearly show the difficulty in linking observed lung cancer incidence rates at the provincial/territorial level, with possible cause, such as smoking or radon exposure. Even the effect of smoking, a well-documented cause of lung cancer, can be overlooked or misinterpreted if the data being investigated is too general (i.e., summary data at population level) or is influenced by other factors. These difficulties with simple comparisons are one of the main reasons that epidemiological studies of lung cancer incidence and radon exposure requires the use of cohorts or case controls at the individual level as opposed to the more easily performed ecological studies at the population level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».