Heritable hazards of smoking: Applying the “clean sheet” framework to further science and policy
Notice bibliographique
Résumé
All the cells in our bodies are derived from the germ cells of our parents, just as our own germ cells become the bodies of our children. The integrity of the genetic information inherited from these germ cells is of paramount importance in establishing the health of each generation and perpetuating our species into the future. There is a large and growing body of evidence strongly suggesting the existence of substances that may threaten this integrity by acting as human germ cell mutagens. However, there generally are no absolute regulatory requirements to test agents for germ cell effects. In addition, the current regulatory testing paradigms do not evaluate the impacts of epigenetically mediated intergenerational effects, and there is no regulatory framework to apply new and emerging tests in regulatory decision making. At the 50th annual meeting of the Environmental Mutagenesis and Genomics Society held in Washington, DC, in September 2019, a workshop took place that examined the heritable effects of hazardous exposures to germ cells, using tobacco smoke as the example hazard. This synopsis provides a summary of areas of concern regarding heritable hazards from tobacco smoke exposures identified at the workshop and the value of the Clean Sheet framework in organizing information to address knowledge and testing gaps.
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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 | 0,088 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,041 |
| Communication savante | 0,020 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».