Key attributes of health and environmental risk decision‐making: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Government agencies, international institutions, and independent experts have published approaches for the assessment and management of health and environmental risks. This includes evidence-based strategies and publications supporting risk decision-making frameworks reflecting contemporary practices, the overarching context, and governance structures for addressing known and emerging risk issues. This scoping review surveys the literature, over the last five decades, to identify key attributes of health and environmental risk decision-making and how these inherent characteristics are related to the overarching regulatory decision-making context. The findings provide insights on how these publications accounted for the circumstances and triggers at that time. This includes incorporating factors reflecting advances in science and technology, a better understanding of underlying values (e.g., societal), and an expansion in the scope and complexity required for conducting different evaluations relevant to health and environmental risks. Consequently, the evolution from linear to more expanded and holistic decision-making frameworks incorporates foundational elements, such as the well-established steps for assessing risks, while adding aspects reflecting transformative changes and paradigm shifts (e.g., the use of non-animal testing strategies for evaluating human safety). Our analysis also resulted in the generation of a consolidated listing of ten attributes: trigger/issue, regulatory context, regulatory factors, core values, risk decision-making principles, cross-cutting attributes, design (scope and steps), structure, decision-making pathway, and evidence-knowledge requirements for risk decision-making. A better understanding of this evolution in risk decision-making and the listing of key attributes will be used in future work aimed at developing considerations for next generation decision-making approaches for health and environmental risks.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».