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Enregistrement W2000632749 · doi:10.1088/0034-4885/74/6/066701

Solar radiation and human health

2011· article· en· W2000632749 sur OpenAlexfundno aff
Asta Juzeniene, P. Brekke, Arne Dahlback, Stefan Andersson‐Engels, Jörg Reichrath, Kristin Moan, Michael F. Holick, William B. Grant, Johan Moan

Notice bibliographique

RevueReports on Progress in Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterUniversitetet i OsloVitamin D SocietyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésCataractsMedicineRicketsAdverse effectErythemaPhysiologyDermatologyVitamin D and neurologyInternal medicineOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Sun has played a major role in the development of life on Earth. In Western culture, people are warned against Sun exposure because of its adverse effects: erythema, photoimmunosuppression, photoageing, photocarcinogenesis, cataracts and photokeratitis. However, Sun exposure is also beneficial, since moderate doses give beneficial physiological effects: vitamin D synthesis, reduction of blood pressure and mental health. Shortage of Sun exposure may be even more dangerous to human health than excessive exposure. Avoiding Sun exposure leads to vitamin D deficiency which is associated not only with rickets and osteomalacia, but also with increased risk of cardiovascular disease, multiple sclerosis, rheumatoid arthritis, diabetes, influenza, many types of cancer and adverse pregnancy outcomes. Solar radiation induces nitric oxide release in tissue and immediate pigment darkening which certainly play important roles, although these are still unknown. Action spectra relevant for health are described. We will also review what is known about spectral and intensity variations of terrestrial solar radiation as well as its penetration through the atmosphere and into human skin and tissue.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations164
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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