Air pollution and detrimental effects on children’s brain. The need for a multidisciplinary approach to the issue complexity and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Millions of children in polluted cities are showing brain detrimental effects. Urban children exhibit brain structural and volumetric abnormalities, systemic inflammation, olfactory, auditory, vestibular and cognitive deficits v low-pollution controls. Neuroinflammation and blood-brain-barrier (BBB) breakdown target the olfactory bulb, prefrontal cortex and brainstem, but are diffusely present throughout the brain. Urban adolescent Apolipoprotein E4 carriers significantly accelerate Alzheimer pathology. Neurocognitive effects of air pollution are substantial, apparent across all populations, and potentially clinically relevant as early evidence of evolving neurodegenerative changes. The diffuse nature of the neuroinflammation and neurodegeneration forces to employ a weight of evidence approach incorporating current clinical, cognitive, neurophysiological, radiological and epidemiological research. Pediatric air pollution research requires extensive multidisciplinary collaborations to accomplish a critical goal: to protect exposed children through multidimensional interventions having both broad impact and reach. Protecting children and teens from neural effects of air pollution should be of pressing importance for public health.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».