Informing the development of decision support tools for risk management: the case of electrical and magnetic fields
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes tools developed through a community consultative process to help decision makers manage electrical and magnetic fields (EMF) health risk. The process involved in‐depth interviews with experts (N=12) and focus group discussions with seven different stakeholder groups. The results reveal commonly held intense public concerns about the long‐term health effects of EMF. These concerns were further reinforced by the lack of public trust in both government and industry with regards to EMF risk management. Overall, the participants wanted tools that can be used to manage EMF information, scientific uncertainty about EMF and the complex environment in which EMF issues are embedded. The findings contributed to a mapping out of response formats to address public concerns related to risk, hazard, trust, accountability and fairness across a range of stakeholder groups. These tools and their roles in the management of complex and variable risks, involving new circumstances (e.g. privatization) and information (e.g. new scientific studies) are presented. The importance of recognizing and working with uncertainty through adaptive management strategies, using qualitative approaches, is also discussed.
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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 | 0,099 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».