MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2069076161 · doi:10.1021/es200285c

Evaluating Microcystin Exposure Risk through Fish Consumption

2011· article· en· W2069076161 sur OpenAlexaff
Amanda Poste, Robert E. Hecky, Stephanie J. Guildford

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institutes of HealthGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésMicrocystinHepatotoxinCyanotoxinBiotaFisherySanitationFish <Actinopterygii>BiologyEcologyEnvironmental scienceEnvironmental healthCyanobacteriaEnvironmental engineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microcystin is a cyanobacterial hepatotoxin that is found worldwide, and poses a serious threat to the ecological communities in which it is found as well as to those who rely on these waters for drinking, sanitation, or as a food source. Microcystin is known to accumulate in fish and other aquatic biota, however the prevalence of microcystin in fish tissue and the human health risks posed by microcystin exposure through fish consumption remain poorly resolved. Here we show that microcystin is pervasive in water and fish from several tropical (Ugandan) and temperate (North American) lakes, including lakes that support some of the largest freshwater fisheries in the world. We establish that fish consumption can be an important and sometimes dominant route of microcystin exposure for humans, and can cause consumers to exceed recommended total daily intake guidelines for microcystin. These results highlight the importance of monitoring microcystin concentrations in fish, and the need to consider potential exposure to microcystin through fish consumption in order to adequately assess human exposure risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,231 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations202
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Science & TechnologyMême sujetAquatic Ecosystems and Phytoplankton DynamicsTravaux en français237 207