Breaking the “Toxic Ignorance Cycles” that Hinder New Approach Method (NAM) Acceptance in Environmental Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
The environmental risk assessment community currently faces an existential dilemma. Policy mandates increasingly encourage transformation of the traditional risk assessment paradigm: a shift away from whole animal toxicity testing, toward New Approach Methodologies (NAMs). While NAMs offer a promising new means of (eco)toxicological knowledge production for decision-makers, uncertainty, ignorance, and risk related to their development, validation, and regulatory acceptance remain, limiting their adoption in practice. We offer a new perspective on this challenge, unpacking what uncertainty and ignorance in relation to NAM innovation means, and encouraging actors involved in NAM innovation to critically reflect on how uncertainty is currently used to justify regulatory nondecisions and inaction. We introduce the concept of the toxic ignorance cycle which we conceptualise as a "vicious cycle" of environment, health, and safety knowledge gaps, institutionalized ignorance, nondecision/inaction, and outdated (or unfulfilled) legal mandates for environmental protection. We also explore how toxic ignorance cycles can be broken through actions aimed toward addressing uncertainty, ignorance, and risk, which operationalise the precautionary principle and the Responsible Innovation (RI) framework. Our aim is to encourage precautionary, ethical, and reflective NAM innovation and regulatory adoption.
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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 | 0,187 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,063 |
| Communication savante | 0,015 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| 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 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 ».