Biomonitoring of Mercury Exposure with Single Human Hair Strand
Notice bibliographique
Résumé
Hair samples continue to be used extensively for biomonitoring of mercury (Hg) exposure. Routine methods require a bundle of 100-150 hair strands and involve chemical digestion. Recently, Hg analyzers that combine combustion, gold amalgamation, and atomic absorption spectrometry (C-GA-AAS) became commercially available. This method was shown to provide quick and sensitive measurements in solid samples such as hair. The objective of this study was to validate C-GA-AAS for measuring total Hg in single hair strands as an alternative method for Hg biomonitoring. Hair samples from 12 women with a wide range of Hg exposure were obtained from two projects conducted in Brazil and Canada. A 1:1 relationship was observed between C-GA-AAS and the established cold vapor atomic absorption spectrometry (CV-AAS) for analysis of 1-cm segments from a bundle of hair. For individual hair variability, the average relative standard deviation (RSD) of Hg between hair strands was 6.5 +/- 2.8%, thus justifying the use of single hair strand for biomonitoring. With a limit of quantification of 0.10 ng of total Hg, a single hair strand can be used to assess monthly exposure. This technique will facilitate routine biomonitoring and thus help prevent Hg poisoning among the public.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».