Development of a database on tumors and tumor sites in humans and in experimental animals for 'Group 1 agents identified through volume 109 of the <i>IARC Monographs</i>
Notice bibliographique
Résumé
Volume 100 in the series of IARC Monographs on the Evaluation of Carcinogenic Risks to Humans comprises an update and review of relevant information on all agents determined to induce cancer in humans. These Group 1 agents are categorized in 6 Monographs (Volumes 100A-F) published in 2012. This paper describes the methodology and stringent criteria used in the creation of a comprehensive database on tumors noted in animals and humans for the carcinogens reviewed in Volume 100, and for additional Group 1 agents that were identified in subsequent Monographs through Volume 109. The development of this database involved the systematic collection of relevant data on tumors detected in humans and experimental animals identified by the Working Groups that conducted evaluations reported in the IARC Monographs. The database includes all human tumor sites identified by the Working Groups, along with all tumor sites for which there was sufficient evidence in experimental animals. This database provides a basis for assessing the degree of concordance between tumor sites observed in humans and experimental animals for Group 1 agents identified through Volume 109.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 ».