Development of a database on key characteristics of human carcinogens
Notice bibliographique
Résumé
A database on mechanistic characteristics of human carcinogenic agents was developed by collecting mechanistic information on agents identified as human carcinogens (Group 1) by the International Agency for Research on Cancer (IARC) in the IARC Monographs on the Evaluation of Carcinogenic Risks to Humans. A two-phase process is described for the construction of the database according to 24 toxicological endpoints, derived from appropriate test systems that were acquired from data obtained from the mechanisms sections of the IARC Monographs (Section 4) and a supplementary PubMed search. These endpoints were then aligned with 10 key characteristics of human carcinogens that reflect the broader attributes of these agents relating to the development of cancer in humans. The considerations involved in linking of toxicological endpoints to key characteristics are described and specific examples of the determination of key characteristics for six specific agents (tamoxifen, hepatitis B virus, arsenic, ultraviolet and solar radiation, tobacco smoking, and dioxin) are provided. Data for humans and animals were tabulated separately, as were results for in-vivo and for in-vitro sources of information. The database was constructed to support a separate analysis of the expression of these endpoints by 86 Group 1 carcinogens, in-vivo and in-vitro along with an analysis of the key characteristics of these agents.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».