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Enregistrement W4367672529 · doi:10.7202/1098912ar

Herbicides à base de glyphosate et enjeux de droits pour la santé, le travail et les dispositifs évaluatifs et réglementaire

2023· article· fr· W4367672529 sur OpenAlexaffabout
Louise Vandelac, Mia Sarrazin, Marie-Hélène Bacon, Lise Parent

Notice bibliographique

RevueCommunitas · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntellectual Property Law
Établissements canadiensUniversité TÉLUQUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlyphosatePesticidePolitical scienceAgricultural scienceEnvironmental protectionGeographyBiotechnologyBiologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En 2015, la France reconnaissait les hémopathies malignes, dont les lymphomes non hodgkiniens (LNH), comme maladies professionnelles liées aux pesticides. Le CIRC de l’OMS déclarait alors le glyphosate et les herbicides à base de glyphosate génotoxiques et cancérigènes probables. Aux États-Unis, 125 000 victimes américaines de LNH attribué au Roundup de Bayer-Monsanto recourraient aux tribunaux qui autorisèrent la déclassification de 2,5 millions de pages de documents internes, les Monsanto Papers, témoignant de décennies de manipulations des dispositifs évaluatifs et réglementaires pour taire la dangerosité du Roundup. Après trois coûteuses condamnations, Bayer-Monsanto signa un règlement hors cours partiel de 11 milliards de dollars américains, et retira du marché, aux ÉtatsUnis, le Roundup à usage domestique. La hausse structurelle des pesticides, passée de 2,3 à 4,1 millions de tonnes de 1990 à 2018, contribuant aux 385 millions de cas par an d’empoisonnement graves et non intentionnels, et leurs impacts menaçants sur le climat, la biodiversité et les limites planétaires, exigent d’aller au-delà des compensations de certaines maladies pour mettre en évidence les responsabilités des firmes productrices, des instances réglementaires et des pouvoirs publics : c’est le cœur de cet article centré sur les HBC, premiers pesticides au monde, au Canada et au Québec et sur leurs liens avec certains cancers, dont les lymphomes non hodgkiniens (LNH).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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