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Enregistrement W2047753127 · doi:10.1039/b106163c

Elevated dentine-lead levels in deciduous teeth collected from remote First Nation communities located in the western James Bay region of northern Ontario, Canada

2001· article· en· W2047753127 sur OpenAlexaffabout
Leonard J. S. Tsuji, Jim D. Karagatzides, Billy Katapatuk, Joshua Young, Daniel R. Kozlovic, Rhona M. Hanning, Evert Nieboer

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Monitoring · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensQueen's UniversityMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayLead exposureDeciduous teethGeographyDeciduousWildlifeLead smeltingLead (geology)ArchaeologyEnvironmental scienceDentistrySmeltingChemistryEcologyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teeth were collected from First Nation schoolchildren inhabiting the remote western James Bay region of northern Ontario, Canada. Lead levels in dentine chips were determined by graphite furnace atomic absorption spectrometry, for naturally exfoliated deciduous teeth. Within exfoliated teeth (one tooth supplied per person), no significant differences in lead concentrations between tooth type were found (P = 0.36). The mean lead concentration of exfoliated teeth of 9.2 microg g(-1) dry weight (N = 61) from this remote region was comparable to levels reported by others for children inhabiting urban centers or residing near smelters. Further, 24.6% (N = 15) had elevated dentine-lead levels ( > 10 microg g(-1)). Lead levels in soil, water, and air have been reported as being low and unimportant sources of exposure for people of the western James Bay area. Evidence is reviewed suggesting that lead contaminated game meat was one source of environmental lead exposure. Consumption data indicate that wildlife is still an important food source for First Nation people of the western James Bay region; 98% (46/47) of the children surveyed consumed some type of wild meat.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations26
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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