MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2047918586 · doi:10.1016/s2214-109x(13)70020-2

Health effects of exposure to e-waste

2013· letter· en· W2047918586 sur OpenAlexafffund
Marie Noel-Brune, Fiona C Goldizen, María Neira, Martin van den Berg, Nancy Davis Lewis, Malcolm King, William A. Suk, David O. Carpenter, Robert G. Arnold, Peter D. Sly

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2013
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensCanadian Institutes of Health ResearchSimon Fraser UniversityInstitute of Indigenous Peoples' Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSimon Fraser UniversityUniversiteit UtrechtRensselaer Polytechnic InstituteUniversity of QueenslandChildren's Medical Research
Mots-clésScopusElectronic wasteBusinessWaste managementCleaner productionEnvironmental scienceEnvironmental impact assessmentDumpingProduction (economics)Municipal solid wasteEnvironmental healthEnvironmental protectionEngineeringMedicineMEDLINEPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discarded electrical and electronic equipment and components, known collectively as e-waste, are the most rapidly increasing sources of waste worldwide.1 Most e-waste is disposed of in landfills, but recycling efforts occur to recover valuable materials.2 Exposure to e-waste might occur directly via recycling or indirectly via ecological exposure.2 A large proportion of e-waste is shipped to less developed countries for dumping or recycling.3 Much e-waste recycling occurs in the informal sector, in homes where women and children are engaged in unsafe recycling practices without the benefit or the knowledge of exposure-minimising technology or protective equipment.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Global HealthMême sujetRecycling and Waste Management TechniquesTravaux en français237 207