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Enregistrement W20378154 · doi:10.1016/j.scitotenv.2010.02.026

Las dudas del Big Data

2014· article· en· W20378154 sur OpenAlexaboutno aff
Pablo Albarracín, David Cornejo

Notice bibliographique

RevueAmérica economía · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessment of organochlorine pesticides (OCPs) in human body is important for human health because they have weak estrogenic or antiestrogenic effects and are considered endocrine disrupters. We used colostrum of women as indicator for levels of OCPs in human body for mothers with normal and preterm labor from eastern part of Romania. Sixty- three samples of colostrum were extracted by solid-phase extraction. Analyses were carried out using gas chromatography coupled to mass spectrometry (GC-MS). OCPs have been detected in all samples, with p,p'-dichlorodiphenyldichloroethylene (p,p'-DDE) and gamma-hexachlorocyclohexane (gamma-HCH) being at the highest concentrations. Of the organochlorines measured in clostrum samples from women in preterm labor, median levels of DDTs (470 ng/g) and HCHs (99 ng/g) were higher than for the same compounds from women in normal labor (median of DDTs=268 ng/g and median of HCHs=96 ng/g). Normal labor had higher median concentrations of HCB (19.5 ng/g) versus preterm labor (14 ng/g). Statistical data show high Spearman correlation coefficients between various OCPs. We found a good correlation between alpha-, gamma-, beta- and delta- HCH isomers (p<0.001) for both normal and preterm labor. The most abundant target compound was p,p'-DDE (median value 96 ng/g, and 137 ng/g for mother with normal and preterm labor, respectively) in all colostrum samples. The estimated daily intakes of HCHs by infants exceeded corresponding Health Canada guidelines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,008

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,113 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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