The Canadian Geo-location Endeavour Using Isotopes and Trace Elements in Hair
Notice bibliographique
Résumé
samples. To address objective 1, a cross-Canada sampling campaign has been started to collect hair and tap water samples. In the past two years, our group has collected samples from the eastern part of Canada (Newfoundland, Nova Scotia, New Brunswick, Prince Edward Island, Quebec and Ontario). Water samples are divided into three groups ‐ groundwater, surface water and bottled water. The GIS maps show the isotopic distribution of the tap water sources varies with latitude. Hair is analyzed for carbon (C), nitrogen (N) and hydrogen (H) isotopes. The C and N results show that in general, Canadians eat a typical diet showing a small isotopic variation. However, some cases will be presented which may explain why some people have C and N values outlying the collected sample average. In terms of H isotopes in human hair, GIS maps illustrate the distribution of this isotope in the eastern provinces of Canada. In some cases, a large variation in H was observed for the same locality with no significant difference in human activities and/or consumption. However, based on hair collected from across Canada from previous years, H isotopes in hair show a correlation to water collected from the same locality. To address objective 2, hair and tap water samples were collected at 4 month intervals (to represent different seasons in Canada) from several volunteers residing in two cities located in the province of Ontario (i.e. Sudbury and Ottawa) and one city from the province of Quebec (i.e. Montreal). For all isotopes measured, there was little variation observed over the course of the year in any individual from those small to medium-size cities. On-going sampling efforts will address if any variation may occur on a yearly basis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».