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Enregistrement W1981504249 · doi:10.1289/ehp.7985

History of Inuit Community Exposure to Lead, Cadmium, and Mercury in Sewage Lake Sediments

2005· article· en· W1981504249 sur OpenAlexaboutno aff
Mark H. Hermanson, James R. Brozowski

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)SewageEnvironmental scienceCadmiumArcticEnvironmental chemistryPopulationSedimentIngestionEnvironmental engineeringEcologyChemistryBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to lead, cadmium, and mercury is known to be high in many arctic Inuit communities. These metals are emitted from industrial and urban sources, are distributed by long-range atmospheric transport to remote regions, and are found in Inuit country foods. Current community exposure to these metals can be measured in food, but feces and urine are also excellent indicators of total exposure from ingestion and inhalation because a high percentage of each metal is excreted. Bulk domestic sewage or its residue in a waste treatment system is a good substitute measure. Domestic waste treatment systems that accumulate metals in sediment provide an accurate historical record of changes in ingestion or inhalation. We collected sediment cores from an arctic lake used for facultative domestic sewage treatment to identify the history of community exposure to Pb, Cd, and Hg. Cores were dated and fluxes were measured for each metal. A nearby lake was sampled to measure combined background and atmospheric inputs, which were subtracted from sewage lake data. Pb, Cd, and Hg inputs from sewage grew rapidly after the onset of waste disposal in the late 1960s and exceeded the rate of population growth in the contributing community from 1970 to 1990. The daily per-person Pb input in 1990 (720,000 ng/person per day) exceeded the tolerable daily intake level. The Cd input (48,000 ng/person per day) and Hg input (19,000 ng/person per day) were below the respective TDI levels at the time.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations14
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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