Notice bibliographique
Résumé
Building on a rich body of feminist scholarship on estrogen, this account interrogates how potent estrogenic cosmetics and consumer product labels emerged together, through the regulatory practices of scientists and lawyers, in mid-century Canada. Composed from archival and other primary sources, the story traces the development of Canada’s first cosmetic regulations – which applied only to cosmetic products containing estrogens. In 1944, “sex hormones” had been the first substances for which the Department of National Health and Welfare adopted labels in lieu of dose or potency standards under the Food and Drugs Act. With dose-response thresholds thus written out of the Sex Hormone Regulations, in 1949, regulators devised a new type of consumer product label that warned women to use estrogenic cosmetic products “with care”. Further regulatory amendments in 1950 appeared, on their face, to require positive proof of safety for estrogenic cosmetics, However, through varied administrative and enforcement practices that hinged upon “directions for use” in product labels, National Health officials quietly reintroduced dose-response logics back into estrogen regulation. As legal technologies for disciplining women consumers to regulate their own exposures, product labels were becoming instrumental. With labeling, estrogen catalyzed an early example of risk regulation in Canada.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,077 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».