Guide méthodologique pour la planification des expertises, l’analyse d’incertitude, la revue de la littérature et l’évaluation du poids des preuves - Rapport du Groupe de travail « Accompagnement de la mise en œuvre des recommandations du GT MER » [GT ACCMER]
Bibliographic record
Abstract
Dans une démarche d’harmonisation des pratiques et avec une volonté de tendre toujours plus vers l’excellence, le Groupe de travail « Méthodologie de l’évaluation des risques » (GT MER) a été missionné par l’Anses en mars 2015 pour élaborer un cadre pour l’évaluation du poids des preuves et un autre pour l’analyse d’incertitude, applicables à tous les domaines d’expertise de l’Anses, en s’appuyant sur les démarches existantes à l’international et en tenant compte de la méthode de travail en vigueur à l’Anses.Au cours de son mandat qui a pris fin en juillet 2017, le GT MER a produit deux rapports d’étape, sur l’évaluation du poids des preuves à l’étape de l’identification des dangers et sur la prise en compte de l’incertitude en évaluation des risques.Ces travaux ont été suivis par une phase de vérification de l’applicabilité du cadre élaboré pour ces deux approches, à travers des études de cas et d’un séminaire. L’ensemble de la démarche de vérification et des recommandations finales pour le cadre harmonisé est présenté dans le troisième et dernier rapport d’expertise collective du GT MER.Ce rapport a été endossé par le Conseil scientifique de l’Anses qui a souligné l’intérêt des travaux réalisés, visant à structurer profondément le cadre méthodologique des travaux d’expertise de l’Anses, et recommandé à ce qu’ils soient valorisés. L’Anses, dans son avis daté du 18 octobre 2017, reprend ces différents éléments et insiste sur la nécessité de mettre en œuvre les conclusions et recommandations du Conseil scientifique. L’Anses recommande que le travail d’adaptation des procédures pour l’évaluation du poids des preuves et l’analyse d’incertitude prenne en compte les modalités pratiques de pilotage des travaux au regard de la nature des questions posées, ainsi que le calendrier de leur instruction ou encore les ressources et les compétences mobilisables.L’Agence note que leur mise en œuvre devrait à terme, conduire à intégrer ces démarches dans les référentiels et les procédures structurant les travaux d’expertise.Dans ce contexte, la Direction générale de l’Anses a décidé, début 2018, de mettre en place un groupe de travail interne dédié à l’accompagnement de la mise en œuvre des recommandations de l’avis du 18 octobre 2017 dans les travaux d’expertise de l’Anses.[Saisines liées 2015-SA-0089 et 2015-SA-0090]
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.051 | 0.104 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.020 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".