The scientific jigsaw puzzle: Fitting the pieces of the low-level radiation debate
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative risk estimates from exposure to ionizing radiation are dominated by analysis of the one-time exposures received by the Japanese survivors at Hiroshima and Nagasaki. Three recent epidemiologic studies suggest that the risk from protracted exposure is no lower, and in fact may be higher, than from single exposures. There is near-universal acceptance that epidemiologic data demonstrates an excess risk of delayed cancer incidence above a dose of 0.1 sievert (Sv), which, for the average American, is equivalent to 40 years of unavoidable exposure from natural background radiation. Model fits, both parametric and nonparametric, to the atomic-bomb data support a linear no-threshold model, below 0.1 Sv. On the basis of biologic arguments, the scientific establishment in the United States and many other countries accepts this dose-model down to zero-dose, but there is spirited dissent. The dissent may be irrelevant for developed countries, given the increase in medical diagnostic radiation that has occurred in recent decades; a sizeable percentage of this population will receive cumulative doses from the medical profession in excess of 0.1 Sv, making talk of a threshold or other sublinear response below that dose moot for future releases from nuclear facilities or a dirty bomb. The risks from both medical diagnostic doses and nuclear accident doses can be computed using the linear dose-response model, with uncertainties assigned below 0.1 Sv in a way that captures alternative scientific hypotheses. Then, the important debate over low-level radiation exposures, namely planning for accident response and weighing benefits and risks of technologies, can proceed with less distraction. One of the biggest paradoxes in the low-level radiation debate is that an individual risk can be a minor concern, while the societal risk—the total delayed cancers in an exposed population—can be of major concern.
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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 | 0,073 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,053 |
| Communication savante | 0,016 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».