The Human Relevance of Information on Carcinogenic Modes of Action: Overview
Notice bibliographique
Résumé
Risk assessment policies and practice place increasing reliance on mode of action (MOA) data to inform conclusions about the human relevance of animal tumors. In June 2001, the Risk Science Institute of the International Life Sciences Institute formed a workgroup to study this issue. The workgroup divided into two subgroups, one developing and testing a "framework" for MOA relevance analysis and the other conducting an in-depth analysis of peroxisome proliferation-activated receptor (PPAR)alpha activation as the MOA for some animal carcinogens. This special issue of Critical Reviews in Toxicology presents the scientific reports emerging from this activity. These reports serve several purposes. For risk assessors in and out of government, they offer a new human relevance framework (HRF) that complements and extends existing guidance from other organizations. Regarding the specific MOA for peroxisome proliferating chemicals, these reports offer a state-of-the-science review of this important MOA and its role in tumorigenesis in three different tissues (liver, testis, and pancreas). The case studies in these reports present models for using MOA information to evaluate the hazard potential for humans. The cases also illustrate the substantial impact of a complete human relevance analysis, as distinct from an animal MOA analysis alone, on the nature and scope of risk assessment.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».