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Enregistrement W2070008446 · doi:10.1002/xrs.992

Application and methodology of <i>in vivo</i> K x‐ray fluorescence of Pb in bone (impact of KXRF data in the epidemiology of lead toxicity, and consistency of the data generated by updated systems)

2007· article· en· W2070008446 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueX-Ray Spectrometry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesAbiomedNational Institute of Environmental Health SciencesDeutsches KrebsforschungszentrumNational Institutes of HealthBrigham and Women's Hospital
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Lead (geology)Computer scienceToxicityCalibrationRisk analysis (engineering)Data scienceMedicineMathematicsStatisticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract K x‐ray fluorescence (KXRF) technology has been used to make in vivo measurements of lead in bone for more than three decades. The data obtained are beneficial to research on lead toxicity as well as, in certain circumstances, the practice of occupational and environmental medicine. This paper reviews the impact of KXRF data on epidemiologic research involving lead toxicity and demonstrates that bone lead is and will continue to be a valuable biomarker in addressing long‐term health effects related to cumulative exposure. The KXRF system has been improved and upgraded several times ever since it was first used. The consistency of the data obtained from these KXRF systems has been investigated in many studies. This paper provides an overview of the factors that will affect the data generated by the KXRF systems. A calibration problem encountered in one of the major KXRF laboratories is described, and the approach taken to solve the problem is discussed. Despite all the theoretical considerations, there are still some important practical challenges to the intercalibration of KXRF instruments both within the laboratory, and between laboratories. Copyright © 2007 John Wiley &amp; Sons, Ltd.

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,265 · 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