RESEARCH Open Access Risk-based indicators of Canadians ’ exposures to environmental carcinogens
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tools for estimating population exposures to environmental carcinogens are required to support evidence-based policies to reduce chronic exposures and associated cancers. Our objective was to develop indicators of population exposure to selected environmental carcinogens that can be easily updated over time, and allow comparisons and prioritization between different carcinogens and exposure pathways. Methods: We employed a risk assessment-based approach to produce screening-level estimates of lifetime excess cancer risk for selected substances listed as known carcinogens by the International Agency for Research on Cancer. Estimates of lifetime average daily intake were calculated using population characteristics combined with concentrations (circa 2006) in outdoor air, indoor air, dust, drinking water, and food and beverages from existing monitoring databases or comprehensive literature reviews. Intake estimates were then multiplied by cancer potency factors from Health Canada, the United States Environmental Protection Agency, and the California Office of Environmental Health Hazard Assessment to estimate lifetime excess cancer risks associated with each substance and exposure pathway. Lifetime excess cancer risks in excess of 1 per million people are identified as potential priorities for further attention. Results: Based on data representing average conditions circa 2006, a total of 18 carcinogen-exposure pathways had potential lifetime excess cancer risks greater than 1 per million, based on varying data quality. Carcinogens
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».