Expositions professionnelles aux pesticides en agriculture : Etude de cas sur la réentrée en arboriculture. Volume 4
Bibliographic record
Abstract
De nombreuses études épidémiologiques réalisées auprès de groupes de personnes travaillant dans le secteur agricole mettent en évidence une association entre les expositions aux pesticides et certaines pathologies chroniques. Une expertise collective de l’Inserm publiée en 2013 a synthétisé la littérature épidémiologique et toxicologique dans ce domaine à l’échelle internationale, de manière à proposer des niveaux de présomption concernant le lien entre expositions aux pesticides et différentes pathologies parmi lesquelles figurent notamment certains cancers (hémopathies malignes, cancers de la prostate, tumeurs cérébrales, cancers cutanés...), certaines maladies neurologiques (maladie de Parkinson, maladie d’Alzheimer, troubles cognitifs...), et certains troubles de la reproduction et du développement. D’autres pathologies suscitent également des interrogations telles que les maladies respiratoires, les troubles immunologiques, les pathologies endocriniennes. De plus, le Centre international de recherche sur le cancer (CIRC) a défini en 2014 des priorités d’évaluation scientifique pour une quinzaine de pesticides sur la période 2015-2019, en considérant notamment que des données scientifiques nouvelles concernant des effets sur l’homme de ces substances avaient été produites.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".