Towards a New Concept of Low Dose
Notice bibliographique
Résumé
When people discuss the risks associated with low doses of ionizing radiation, central to the discussion is the definition of a low dose and the nature of harm. Standard answers such as "doses below 0.1 Gy are low" or "cancer is the most sensitive measure of harm" obscure the complexity within these seemingly simple questions. This paper will discuss some of the complex issues involved in determining risks to human and nonhuman species from low-dose exposures. Central to this discussion will be the role of communicable responses to all stressors (often referred to as bystander responses), which include recently discovered epigenetic and nontargeted mechanisms. There is a growing consensus that low-dose exposure to radiation is but one of many stressors to impact populations. Many of these stressors trigger responses that are generic and not unique to radiation. The lack of a unique radiation signature makes absolute definition of radiation risk difficult. This paper examines a possible new way of defining low dose based on the systemic response to the radiation. Many factors will influence this systemic response and, because it is inherently variable, it is difficult to predict and so makes low-dose responses very uncertain. Rather than seeking to reduce uncertainty, it might be valuable to accept the variability in outcomes, which arise from the complexity and multifactorial nature of responses to stressors.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,014 |
| Communication savante | 0,004 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».