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Enregistrement W2041794440 · doi:10.1021/es1009339

Susceptibility of Human Populations to Environmental Exposure to Organic Contaminants

2010· article· en· W2041794440 sur OpenAlexaff
Emma Undeman, Trevor N. Brown, Frank Wania, Michael S. McLachlan

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean CommissionEuropean Chemical Industry Council
Mots-clésBioaccumulationEnvironmental scienceFood chainEcosystemTemperate climateArcticEnvironmental chemistryContaminationFood webPollutantEcologyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental exposure to organic contaminants is a complex function of environmental conditions, food chain characteristics, and chemical properties. In this study the susceptibility of various human populations to environmental exposure to neutral organic contaminants was compared. An environmental fate model and a linked bioaccumulation model were parametrized to describe ecosystems in different climatic regions (temperate, arctic, tropical, and steppe). The human body burden resulting from constant emissions of hypothetical chemicals was estimated for each region. An exposure susceptibility index was defined as the body burden in the region of interest normalized to the burden of the same chemical in a reference human from the temperate region eating an average diet. For most persistent chemicals emitted to air, the Arctic had the highest susceptibility index (max 520). Susceptibility to exposure was largely determined by the food web properties. The properties of the physical environment only had a marked effect when air or water, not food, was the dominant source of human exposure. Shifting the mode of emission markedly changed the relative susceptibility of the ecosystems in some cases. The exposure arising from chemical use clearly varies between ecosystems, which makes an understanding of ecosystem susceptibility to exposure important for chemicals management.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations39
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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