Classification schemes for carcinogenicity based on hazard-identification have become outmoded and serve neither science nor society
Notice bibliographique
Résumé
Classification schemes for carcinogenicity based solely on hazard-identification such as the IARC monograph process and the UN system adopted in the EU have become outmoded. They are based on a concept developed in the 1970s that chemicals could be divided into two classes: carcinogens and non-carcinogens. Categorization in this way places into the same category chemicals and agents with widely differing potencies and modes of action. This is how eating processed meat can fall into the same category as sulfur mustard gas. Approaches based on hazard and risk characterization present an integrated and balanced picture of hazard, dose response and exposure and allow informed risk management decisions to be taken. Because a risk-based decision framework fully considers hazard in the context of dose, potency, and exposure the unintended downsides of a hazard only approach are avoided, e.g., health scares, unnecessary economic costs, loss of beneficial products, adoption of strategies with greater health costs, and the diversion of public funds into unnecessary research. An initiative to agree upon a standardized, internationally acceptable methodology for carcinogen assessment is needed now. The approach should incorporate principles and concepts of existing international consensus-based frameworks including the WHO IPCS mode of action framework.
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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 | 0,049 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».