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与《草案法令》有关的通知，该通知与获得遗传修饰的生物的修改列表有关，这些技术已成为传统用途的主题，其对公共卫生或环境的安全已长期证明
Anses实施独立和多元主义的科学专业知识。Anses主要有助于确保环境，工作和食物领域的健康安全，并评估它们可能包括的健康风险。这也有助于确保保护动物健康，福祉和植物健康，评估营养和功能性食品特性，并通过评估受监管产品的影响，环境保护。它为有效的当局提供了有关这些风险的所有信息，以及制定立法和法规规定所必需的技术专业知识和科学支持，并实施风险管理措施（《公共健康法》第1313-1条）。他的意见发表在他的网站上。
农业或环境经济学的博士后职位
上下文博士后位置是“碳养殖监测，报告与验证（MRV）系统”项目的一部分（Marvic，由Horizon-Europe资助，2024-2027）。Marvic的主要目标是开发有效且强大的MRV系统，以进行碳养殖（i）符合欧盟碳除去碳删除认证法规，（ii）在成本和准确性之间具有最佳的权衡取舍，（iii）考虑当地环境，（IV）（iv）（iv）减轻行政负担，并（V）考虑非违规的风险。选定的候选人将完全融入项目团队，其中包括土壤科学家，农艺学家，遥感专家，气候专家，经济学家和社会科学家。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
利妥昔单抗或环孢素治疗膜性肾病：对 MENTOR 研究的严格评价
使用 Bonferroni 校正来控制 I 型错误，以对 ITT 人群中 12 个月时完全或部分缓解的患者比例进行次要非劣效性分析；因此，如果单侧 P 值 < 0.0125，则满足显著性。对于所有其他次要结果，未控制 I 型错误率，作者指出这些结果被视为探索性的。使用双侧卡方检验检验二元结果的风险差异和 95% 可信区间，使用 Kaplan-Meier 曲线和 Cox 回归模型（基于 ITT 人群）分析事件发生时间数据。使用协方差分析模型分析连续结果，该模型根据基线结果值进行调整，并且不对缺失数据进行填补。作者指出，由于连续结果的数据是在患者符合治疗失败标准后收集的，因此对健康相关生活质量和肾功能等结果的分析仅包括在每个时间点已实现部分或完全缓解的患者。