Enhancing the Credibility of Decisions Based on Scientific Conclusions: Transparency Is Imperative
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Transparency and documentation of the decision process are at the core of a credible risk assessment and, in addition, are essential in the presentation of a weight of evidence (WoE)-based approach. Lack of confidence in the risk assessment process (as the basis for a risk management decision), beginning with evaluation of raw data and continuing through the risk decision process, is largely because of issues surrounding transparency. There is a critical need to implement greater transparency throughout the risk assessment process, and although doing so will not guarantee the correctness of the risk assessment or that all risk assessors come up with the same conclusions, it will provide essential information on how a particular conclusion or decision was made, thereby increasing confidence in the conclusions. Recognizing this issue, the International Life Sciences Institute Health and Environmental Sciences Institute convened a multisector committee tasked with discussing this issue and examining existing guidance and recommendations related to transparency in risk assessment. The committee concluded that transparency is inextricably linked to credibility: credibility of the data, credibility of the risk assessment process, and credibility of the resulting decision making. To increase this credibility, existing guidance concerning criteria elements of transparency related to the risk assessment process must be more widely disseminated and applied, and raw data for studies used in human health and environmental risk assessment must be more widely available. Finally, the decision-making process in risk management must be better documented and a guidance framework established for both the process itself and its communication to the public.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découle