Ionizing radiations epidemiology does not support the LNT model
Notice bibliographique
Résumé
Most cancers are multifactorial diseases. Yet, epidemiological modeling of the effect of ionizing radiation (IR) exposures based on the linear no-threshold model at low doses (LNT) has generally not included co-exposure to chemicals, dietary, socio-economic and other risk factors also known to cause the cancers imputed to IR. When so, increased cancer incidences are incorrectly predicted by being solely associated with IR exposures. Moreover, to justify application of the LNT to low doses, high dose-response data, e.g., from the bombing of Hiroshima and Nagasaki, are linearly interpolated to background incidence (which usually has large uncertainty). In order for this interpolation to be correct, it would imply that the biological mechanisms leading to cancer and those that prevent cancer at high doses are exactly the same as at low doses. We show that linear interpolations are incorrect because both the biological and epidemiological evidence for thresholds, or other non-linearities, are more than substantial. We discuss why the LNT model suffers from misspecification errors, multiple testing, and other biases. Moreover, its use by regulatory agencies conflates vague assertions of scientific causation, by conjecturing the LNT, for administrative ease of use.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».