Theo Colborn (28 March 1927–14 December 2014):
Notice bibliographique
Résumé
We dedicate this special issue on the challenges associated with assessing the carcinogenic potential of low-dose exposures to chemical mixtures in the environment, to the memory of Dr Theodora (Theo) Colborn. Theo was a pioneer in the science of the effects of low-dose exposures to environmental chemicals and, for the past 25 years, was instrumental in the development and integration of the field of endocrine disruption. Theo introduced us to one another about 4 years ago which led to the founding of Getting to Know Cancer, and ultimately the launch of the Halifax Project (which has been a tremendously productive collaboration for the integration of cancer biology and environmental toxicology). So we want to thank her here for her legacy of work in this area and her influence and encouragement on our own research. Theo was well known internationally for her tireless commitment to the protection of public health, but not everyone knew that she was also a tremendously generous and insightful scientist who assembled researchers from a variety of specialties in developmental biology and allowed them to discover for themselves what she had understood about the influences of low-dose exposures to certain environmental chemicals on embryonic and fetal development. Indeed, she nurtured cross-disciplinary collaboration and it was that collegiality and spirit of sharing that produced seminal insights that opened up the entire field of endocrine disruption. So we have attempted to use a similar approach to help us understand the importance of ongoing low-dose exposures to mixtures of chemicals in the environment and their relevance for cancer and carcinogenesis. In other words, this is truly an extension of her work, and we want to pay tribute and offer thanks for her wisdom, her generosity and her legacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».