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Enregistrement W1976388241 · doi:10.1590/s1413-81232011000600027

Dioxin-induced changes in epididymal sperm count and spermatogenesis

2011· review· en· W1976388241 sur OpenAlexaff
Warren G. Foster, Serena Maharaj-Briceño, Daniel G. Cyr

Notice bibliographique

RevueCiência & Saúde Coletiva · 2011
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensUniversité du QuébecMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpermatogenesisIn uteroSpermEpididymisAdverse effectAndrologyReproductionPhysiologyBiologyInternal medicineEndocrinologyMedicinePregnancyFetusGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A single in utero exposure to 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin (TCDD) on gestation day 15 decreased epididymal sperm count in adult rats and thus was used to establish a tolerable daily intake for TCDD. However, several laboratories have been unable to replicate these findings. Moreover, conflicting reports of TCDD effects on daily sperm production suggest that spermatogenesis may not be as sensitive to the adverse effects of TCDD as previously thought. We performed a PubMed search using relevant search terms linking dioxin exposure with adverse effects on reproduction and spermatogenesis. Developmental exposure to TCDD is consistently linked with decreased cauda epididymal sperm counts in animal studies, although at higher dose levels than those used in some earlier studies. However, the evidence linking in utero TCDD exposure and spermatogenesis is not convincing. Animal studies provide clear evidence of an adverse effect of in utero TCDD exposure on epididymal sperm count but do not support the conclusion that spermatogenesis is adversely affected. The mechanisms underlying decreased epididymal sperm count are unknown; however, we contest [corrected] that epididymal function is the key target for the adverse effects of TCDD.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations17
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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