Assessing the Bioavailability and Risk from Metal-Contaminated Soils and Dusts
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Exposure to contaminated soil and dust is an important pathway in human health risk assessment. Physical and chemical characteristics and biological factors determine the bioaccessibility/bioavailability of soil and dust contaminants. Within a single sample, contamination may arise from multiple sources of toxic elements that may exist as different species that impact bioavailability. In turn, the bioaccessibility/bioavailability of soil and dust contaminants directly impacts human health risk. Research efforts focusing on development and application of in vitro and in vivo methods to measure the bioaccessibility/bioavailability of metal-contaminated soils have advanced in recent years. The objective of this workshop was to focus on developments in assessing the bioaccessibility/bioavailability of arsenic-contaminated soils, metals’ contamination in urban Canadian residences and potential children's exposures to toxic elements in house dust, an urban community-based study (i.e., West Oakland Residential Lead Assessment), bioavailability studies of soil cadmium, chromium, nickel, and mercury and human exposures to contaminated Brownfield soils. These presentations covered issues related to human health and bioavailability along with the most recent studies on community participation in assessing metals’ contamination, studies of exposures to residential contamination, and in vitro and in vivo methods development for assessing the bioaccessibility/bioavailability of metals in soils and dusts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».