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Enregistrement W1915749101 · doi:10.5864/d2014-006

Investigating elevated copper and lead levels in school drinking water

2013· article· en· W1915749101 sur OpenAlexaffvenueabout
Prabjit Barn, Anne‐Marie Nicol, Sylvia Struck, Sabrina Dosanjh, Raymond Li, Tom Kosatsky

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopperLead (geology)Environmental healthLead poisoningEnvironmental scienceLead exposureWater sourceMedicineChemistryWater resource managementBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Copper and lead continue to be detected at levels above drinking water guidelines in Canadian schools. Although water is typically not an important source of these metals, intermittent use and corrosive water can cause copper and lead to leach from plumbing. Exposure to elevated copper levels is linked to acute gastrointestinal effects in the short term and possible liver effects in the long term, whereas even low level lead exposures are associated with neurodevelopmental effects. Because school water is not regularly monitored for corrosion metals, elevated concentrations are often brought to the attention of public health officials through unexpected circumstances. Here, the death of salmon eggs in a classroom aquarium triggered an investigation that found elevated levels of copper and lead in the school's drinking water. The investigation was then expanded to the school district. Copper and lead levels varied considerably across schools as well as in outlets located in the same school. The effectiveness of flushing, which was implemented as a mitigation strategy, was also found to differ by school building and outlet. Actions described in this case report may be informative for health authorities across Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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