Establishing a communication and engagement strategy to facilitate the adoption of the adverse outcome pathways in radiation research and regulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies on human health and ecological effects of ionizing radiation are rapidly evolving as innovative technologies arise and the body of scientific knowledge grows. Structuring this information could effectively support the development of decision making tools and health risk models to complement current system of radiation protection. To this end, the adverse outcome pathway (AOP) approach is being explored as a means to consolidate the most relevant research to identify causation between exposure to a chemical or non-chemical stressor and disease or adverse effect progression. This tool is particularly important for low dose and low dose rate radiation exposures because of the latency and uncertainties in the biological responses at these exposure levels. To progress this aspect, it is essential to build a community of developers, facilitators, risk assessors (in the private sector and in government), policy-makers, and regulators who understand the strengths and weaknesses of, and how to appropriately utilize AOPs for consolidating our knowledge on the impact of low dose ionizing radiation. Through co-ordination with the Organisation of Economic Co-operation and Development (OECD) Nuclear Energy Agency (NEA) High-Level Group on Low-Dose Research (HLG-LDR) and OECD's AOP Programme, initiatives are under way to demonstrate this approach in radiation research and regulation. Among these, a robust communications strategy and stakeholder engagement will be essential. It will help establish best practices for AOPs in institutional project development and aid in dissemination for more efficient and timely uptake and use of AOPs. In this regard, on June 1, 2021, the Radiation and Chemical (Rad/Chem) AOP Joint Topical Group was formed as part of the initiative from the NEA's HLG-LDR. The topical group will work to develop a communication and engagement strategy to define the target audiences, establish the clear messages and identify the delivery and engagement platforms. CONCLUSION: The incorporation of the best science and better decision making should motive the radiation protection community to develop, refine and use AOPs, recognizing that their incorporation into radiation health risk assessments is critical for public health and environmental protection in the 21st century.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».