Classification schemes for carcinogenicity based on hazard-identification have become outmoded and serve neither science nor society
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
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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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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