Notice bibliographique
Résumé
Thank you for the opportunity to respond to Dr Teta's letter about Finkelstein and Meisenkothen (2010). Before I make any substantive reply, I think that the background for this correspondence, namely litigation in the American legal system, needs to be brought to the attention of your readers. My coauthor, Chris Meisenkothen, is an attorney who represents individuals alleging illness caused by exposure to asbestos. Although my introduction to the friction materials debate was through a commission by a defense attorney to review the literature and discuss my opinion about causation, I have never been hired by attorneys representing defendants. Since my retirement from the Ontario Ministry of Labour, I have served as a medical epidemiologic consultant to Mr Meisenkothen and other plaintiff's attorneys. Exponent conducts research for companies who are defendants in asbestos litigation, and their staff are designated as experts in litigation on asbestos-containing products. David Egilman, a physician who consults to plaintiffs’ attorneys, has published a paper entitled ‘Exposing the “myth” of ABC, “anything but chrysotile”, in which he alleges that defense attorneys may argue that it is not chrysotile, but exposure to amphiboles that is the cause of an individual's mesothelioma (Egilman and Billings 2005). In the fourth paragraph of her letter, Dr Teta writes: ‘The key issue is not whether there are former employees of the CT plant who developed mesothelioma, but whether they are attributable to chrysotile exposure at this facility’. Dr Teta's letter might thus be seen as part of the “anything but chrysotile” defense.
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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 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,014 |
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 ».