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Enregistrement W2069340775 · doi:10.1080/10807030701655806

Human Health Risks of Selenium-Contaminated Fish: A Case Study for Risk Assessment of Essential Elements

2007· article· en· W2069340775 sur OpenAlexaffabout
G. Lawrence, Peter M. Chapman

Notice bibliographique

RevueHuman and Ecological Risk Assessment An International Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesNational Academy of SciencesMinistry of Environment
Mots-clésEnvironmental healthSeleniumHuman healthRisk assessmentFish <Actinopterygii>Health risk assessmentFood safetyToxicologyMedicineFisheryBiologyFood scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A screening level human health risk assessment (HHRA) was applied to evaluate the human health implications of consuming selenium found in fish tissues collected downstream of coal mines in southeastern British Columbia, Canada. The study evaluated the potential for adverse human health effects associated with selenium, and considered known and potential benefits of selenium and fish ingestion. The results indicated that risks of selenosis due to consumption of selenium-contaminated fish in the region are negligible. Conclusions were strengthened by consideration of the potential benefits of selenium to human health, including: selenium essentiality for maintenance of good health; potential cancer prevention properties due to its role as an antioxidant; potential benefits for cardiovascular health; and other positive health benefits. The findings indicated that some aspects of the traditional framework for HHRA (e.g., application of safety factors to “err on the side of safety”) are inappropriate for the assessment of selenium-contaminated fish. Due to both deficiency and toxicity in the selenium dose-response relationship, application of compounding conservatism in risk assessment may lead to recommended intakes of fish that are contrary to the public health interest. The need for balancing risk types, for incorporating positive responses in risk assessments, and the linkage to the precautionary principle, are discussed.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,384 · 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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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