Open Science in regulatory environmental risk assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A possible way to alleviate the public skepticism toward regulatory science is to increase transparency by making all data and value judgments used in regulatory decision making accessible for public interpretation, ideally early on in the process, and following the concepts of Open Science. This paper discusses the opportunities and challenges in strengthening Open Science initiatives in regulatory environmental risk assessment (ERA). In this discussion paper, we argue that the benefits associated with Open Science in regulatory ERA far outweigh its perceived risks. All stakeholders involved in regulatory ERA (e.g., governmental regulatory authorities, private sector, academia, and nongovernmental organizations), as well as professional organizations like the Society of Environmental Toxicology and Chemistry, can play a key role in supporting the Open Science initiative, by promoting the use of recommended reporting criteria for reliability and relevance of data and tools used in ERA, and by developing a communication strategy for both professionals and nonprofessionals to transparently explain the socioeconomic value judgments and scientific principles underlying regulatory ERA. Integr Environ Assess Manag 2021;17:1229–1242. © 2021 The Authors. Integrated Environmental Assessment and Management published by Wiley Periodicals LLC on behalf of Society of Environmental Toxicology & Chemistry (SETAC) KEY POINTS Open Science is important to increase transparency and trust in regulatory Environmental Risk Assessment (ERA). Open Science requires that data, tools, and value judgments used in decision making are made accessible for public interpretation. Benefits associated with Open Science outweigh its perceived risks. Open Science in regulatory ERA is supported by promoting the use of reporting criteria for reliability and relevance of data and tools.
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 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 | 0,140 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,048 |
| Communication savante | 0,023 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».