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Enregistrement W7019977035

Intégration de la toxicogénomique à l'évaluation du risque à la santé humaine : une étude exploratoire

2017· other· fr· W7019977035 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2017
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesHealth CanadaInstitut National de Santé Publique du Québec
Mots-clésRisk preventionPoison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’évaluation du risque à la santé humaine (ÉRSH) doit s’adapter aux défis du 21e siècle, et la toxicogénomique est au cœur des changements que les agences réglementaires veulent implantés. Cependant, l’utilisation de données issues de la toxicogénomique en ÉRSH est encore marginale. L’objectif de cette étude est d’étudier l’état de l’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH au Canada et de caractériser, de façon exploratoire, les facteurs individuels et organisationnels entravant une telle utilisation. L’étude comporte deux volets. Le premier consistait en une enquête par questionnaire électronique menée auprès d’évaluateurs de risque canadiens. Vingt-neuf (29) participants ont complété et retourné le questionnaire. Le deuxième consistait en un examen de la portée des publications toxicogénomiques portant sur les trihalométhanes. L’examen de la portée a identifié 9 publications satisfaisant aux critères de sélection, lesquelles ont été incluses dans l’analyse. Les résultats démontrent que l’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH reste marginale, 85% des répondants au sondage ayant rapporté n’avoir jamais utilisé de telles données dans leur pratique. Le principal facteur individuel entravant l’utilisation de données toxicogénomiques en ÉRSH semble être le manque de connaissance en toxicogénomique chez les évaluateurs de risque (68% des répondants n’étant « pas » ou « peu familiers » avec le concept). Les principaux facteurs organisationnels identifiés sont le manque de lignes directrices guidant l’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH, et le manque de leadership et de soutien de la part des organisations envers le développement de telles lignes directrices ainsi qu'envers la formation des évaluateurs de risque. Les résultats de l’examen de la portée démontrent que la faible disponibilité (n=9) et la qualité faible ou incertaine des publications toxicogénomiques (3/9 satisfaisant aux critères de qualité) peuvent également être des freins importants. Les résultats permettent de suggérer des pistes d’interventions visant à appuyer l’application de la toxicogénomique en ÉRSH.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2017
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