Framing Scientific Analyses for Risk Management of Environmental Hazards by Communities: Case Studies with Seafood Safety Issues
Notice bibliographique
Résumé
Risk management provides a context for addressing environmental health hazards. Critical to this approach is the identification of key opportunities for participation. We applied a framework based on the National Research Council's (NRC) analytic-deliberative risk management dialogue model that illustrates two main iterative processes: informing and framing. The informing process involves conveying information from analyses of risk issues, often scientific, to all parties so they can participate in deliberation. In the framing process, ideas and concerns from stakeholder deliberations help determine what and how scientific analyses will be carried out. There are few activities through which affected parties can convey their ideas from deliberative processes for framing scientific analyses. The absence of participation results in one-way communication. The analytic-deliberative dialogue, as envisioned by the NRC and promoted by the National Institute of Environmental Health Sciences (NIEHS), underscores the importance of two-way communication. In this article we present case studies of three groups--an Asian and Pacific Islander community coalition and two Native American Tribes--active in framing scientific analyses of health risks related to contaminated seafood. Contacts with these organizations were established or enhanced through a regional NIEHS town meeting. The reasons for concern, participation, approaches, and funding sources were different for each group. Benefits from their activities include increased community involvement and ownership, better focusing of analytical processes, and improved accuracy and appropriateness of risk management. These examples present a spectrum of options for increasing community involvement in framing analyses and highlight the need for increased support of such activities.
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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 | 0,049 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».