A Nano Risk Governance Portal supporting risk governance of nanomaterials and nano-enabled products
Notice bibliographique
Résumé
Risk governance (RG) of nanomaterials (NMs) has been at the focus of the Horizon 2020 Programme of the European Union, through the funding of three research projects (Gov4Nano, NANORIGO, RISKGONE). The extensive collaboration of the three projects, in various scientific topics, aimed to enhance RG of NMs and provide a solid scientific basis for effective collaboration of the various types of stakeholders involved. In this paper the development of a digital Nano Risk Governance Portal (NRGP) and associated information technology (IT) infrastructure supporting the risk governance of (engineered) nanomaterials and nano-enabled products, is presented, alongside considerations for future work and enhancement within the domain of Advanced Materials (AdMa). This paper describes several elements of this digital portal, which serves as a single-entry point for all stakeholders in need of, or interested in, nano-risk governance aspects. In its simplest form, the NRGP allows users to be efficiently guided towards tailored information about nanomaterials, risk governance concepts, guidance documents, harmonized methods for risk assessment, publicly accessible data, information and knowledge, as well as a directory of tools, to assess the exposure and hazard of nanomaterials and perform Safe-and-Sustainable-by-Design (SSbD) assessment in the context of nano-risk governance. This paper presents the technical implementation and the content of the first version of the NRGP alongside the vision for the future and further plans for development, implementation, hosting and maintenance of the NRGP aimed at ensuring its sustainability. This includes a procedure to link to, or include, currently available and future (nano)material-related (cloud) platforms, decision support systems, tools, guidance, and databases in line with good governance objectives.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,015 |
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 ».