Regulating Toxics: Sex and Gender in Canada's Chemicals Management Plan
Notice bibliographique
Résumé
Chemical substances are found everywhere in our environment. Whether it be at home, outdoors, or in the workplace, we are continuously coming into contact with various chemicals through our air, water, food, cosmetics, clothes, personal care products and everyday household items (Cooper, Vanderlinden, and Ursitti 2011; Program on Reproductive Health and the Environment 2008). As our detection methods improve, we are increasingly forced to confront the evidence of these exposures: biomonitoring studies now show that nearly everyone has measurable amounts of almost all known toxic chemicals stored somewhere in their bodies (CDC 2013; Environmental Defence 2009; Statistics Canada 2012). At the same time, we are witnessing a rise in incidence of a number of diseases and disorders in men and women. These include mutagenic illnesses, irreversible developmental and neurodevelopmental syndromes, reproductive disorders, and a number of autoimmune diseases. Many scientists, environmental groups and health practitioners suggest that the rising incidence of many of these disorders and diseases can be tied to chemical exposures in our environment (Cooper, Vanderlinden, and Ursitti 2011).
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».