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Enregistrement W2062956372 · doi:10.1371/journal.pone.0106365

Scientists versus Regulators: Precaution, Novelty & Regulatory Oversight as Predictors of Perceived Risks of Engineered Nanomaterials

2014· article· en· W2062956372 sur OpenAlexafffundabout
Christian E. H. Beaudrie, Terre Satterfield, Milind Kandlikar, Barbara Herr Harthorn

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHealth CanadaRice UniversityUniversity of California, Santa BarbaraU.S. Environmental Protection AgencyNational Science Foundation
Mots-clésNoveltyPerceptionRisk perceptionRisk analysis (engineering)BusinessPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineered nanoscale materials (ENMs) present a difficult challenge for risk assessors and regulators. Continuing uncertainty about the potential risks of ENMs means that expert opinion will play an important role in the design of policies to minimize harmful implications while supporting innovation. This research aims to shed light on the views of 'nano experts' to understand which nanomaterials or applications are regarded as more risky than others, to characterize the differences in risk perceptions between expert groups, and to evaluate the factors that drive these perceptions. Our analysis draws from a web-survey (N = 404) of three groups of US and Canadian experts: nano-scientists and engineers, nano-environmental health and safety scientists, and regulatory scientists and decision-makers. Significant differences in risk perceptions were found across expert groups; differences found to be driven by underlying attitudes and perceptions characteristic of each group. Nano-scientists and engineers at the upstream end of the nanomaterial life cycle perceived the lowest levels of risk, while those who are responsible for assessing and regulating risks at the downstream end perceived the greatest risk. Perceived novelty of nanomaterial risks, differing preferences for regulation (i.e. the use of precaution versus voluntary or market-based approaches), and perceptions of the risk of technologies in general predicted variation in experts' judgments of nanotechnology risks. Our findings underscore the importance of involving a diverse selection of experts, particularly those with expertise at different stages along the nanomaterial lifecycle, during policy development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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