Strengthening next generation risk decision-making: A contemporary review
Notice bibliographique
Résumé
Risk decision-making inherently requires consideration of fundamental principles and other factors pertinent for addressing important health and environmental risks of concern. The risk decision-making process has evolved from linear frameworks to more integrated and dynamic strategies. A recent scoping review mapped this evolution and demonstrated a transition to more holistic and complex approaches. The term next generation risk decision-making captures these contemporary strategies by incorporating all aspects of risk assessment, management, and communication involved in risk decision-making, thereby going beyond recently articulated next generation risk assessment frameworks. While this scoping review included best practices and ten attributes of risk decision-making, it did not address how to consider these factors when developing strategies for next generation risk decision-making. This contemporary review addresses this limitation by discussing the role of decision theories prior to presenting a model for characterizing, categorizing, and visualizing these ten considerations: foresight and planning, research and development, regulatory, risk, upstream and downstream attributes, risk culture, ONE Health lens, broad regulatory factors, risk management, and risk communication. The realist paradigm-based model and corresponding considerations are then analyzed using a strengths, weaknesses, opportunities, and threats analysis of top-down, bottom-up, and fully integrated risk science strategies to next generation risk decision-making.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».