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Enregistrement W2063300845 · doi:10.1080/15287390701429505

Toxicology in Australia: A Key Component of Environmental Health

2007· review· en· W2063300845 sur OpenAlexaff
Brian G. Priestly, Peter Di Marco, Malcolm Sim, Michael R. Moore, Andrew Langley

Notice bibliographique

RevueJournal of Toxicology and Environmental Health · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummitGovernment (linguistics)Public healthPromotion (chess)Environmental planningSustainable developmentPolitical scienceEarth SummitEnvironmental healthRisk assessmentBusinessEnvironmental resource managementMedicineGeographyManagementEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Managing public concerns relating to chemical exposures can consume substantial public health resources, particularly as the scientific basis around these issues is often contentious. Toxicology remains underrecognized as a public health discipline in Australia, although Australian toxicologists are making significant contributions from academia, government, and the commercial sector toward assessing the level of risk and protecting the community from environmental hazards. Internationally, the growth of environmental toxicology and the promotion of sound science in risk assessment as a basis for making regulatory decisions have been, to some extent, driven by the outcomes of the 1992 UNCED Conference on Sustainable Development (Rio Summit) and its Chapter 19 Agenda 21 activities. The promotion of safe chemical management practices and the need for global strengthening of capabilities in toxicology are among the initiatives of the Intergovernmental Forum on Chemical Safety (IFCS), which was formed after the Rio Summit to manage these programs. This article describes some of the initiatives in capacity building that marked the development of environmental toxicology in Australia since 1992 in response to these international environmental health initiatives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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