Expositions professionnelles aux pesticides en agriculture : Etude de cas sur la réentrée en arboriculture. Volume 4
Notice bibliographique
Résumé
De nombreuses études épidémiologiques réalisées auprès de groupes de personnes travaillant dans le secteur agricole mettent en évidence une association entre les expositions aux pesticides et certaines pathologies chroniques. Une expertise collective de l’Inserm publiée en 2013 a synthétisé la littérature épidémiologique et toxicologique dans ce domaine à l’échelle internationale, de manière à proposer des niveaux de présomption concernant le lien entre expositions aux pesticides et différentes pathologies parmi lesquelles figurent notamment certains cancers (hémopathies malignes, cancers de la prostate, tumeurs cérébrales, cancers cutanés...), certaines maladies neurologiques (maladie de Parkinson, maladie d’Alzheimer, troubles cognitifs...), et certains troubles de la reproduction et du développement. D’autres pathologies suscitent également des interrogations telles que les maladies respiratoires, les troubles immunologiques, les pathologies endocriniennes. De plus, le Centre international de recherche sur le cancer (CIRC) a défini en 2014 des priorités d’évaluation scientifique pour une quinzaine de pesticides sur la période 2015-2019, en considérant notamment que des données scientifiques nouvelles concernant des effets sur l’homme de ces substances avaient été produites.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».