A review of epidemiologic studies of triazine herbicides and cancer
Notice bibliographique
Résumé
This is an update of a previous review of epidemiological evidence pertaining to the human carcinogenic potential of triazine herbicides. In 36 studies evaluated, atrazine was the most common triazine investigated. In general the studies were limited by lack of in-depth exposure measurements and by small numbers of subjects with potential high exposure and/or with many years of follow-up since first exposure. Non-Hodgkin lymphoma, prostate cancer, and breast cancer were most frequently investigated. Only one to three analytical or ecological studies investigated Hodgkin lymphoma, leukemia, multiple myeloma, soft tissue sarcoma, hairy-cell leukemia, melanoma, and cancers of the ovary, testes, colon, stomach, lung, brain, bladder, buccal cavity, and pharynx. Results of these studies were typically imprecise and did not form an adequate basis for determining if triazine exposure causes any form of cancer. Collectively, the available epidemiology studies do not provide consistent, scientifically convincing evidence of a causal relationship between exposure to atrazine or triazine herbicides and cancer in humans. Based upon the assessment studies, there is no scientific basis for inferring the existence of a causal relationship between triazine exposure and the occurrence of cancer in humans.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».