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Enregistrement W2078527697 · doi:10.1126/science.1138275

Food WebSpecific Biomagnification of Persistent Organic Pollutants

2007· article· en· W2078527697 sur OpenAlexaff
Barry C. Kelly, Michael G. Ikonomou, Joel D. Blair, Anne E. Morin, Frank A. P. C. Gobas

Notice bibliographique

RevueScience · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomagnificationBioaccumulationEnvironmental chemistryFood chainTrophic levelPollutantPartition coefficientBioconcentrationPersistent organic pollutantChemistryHuman healthOctanolFood webHexachlorobenzeneEcosystemEnvironmental scienceBiologyEcologyOrganic chemistryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substances that accumulate to hazardous levels in living organisms pose environmental and human-health risks, which governments seek to reduce or eliminate. Regulatory authorities identify bioaccumulative substances as hydrophobic, fat-soluble chemicals having high octanol-water partition coefficients (K(OW))(>/=100,000). Here we show that poorly metabolizable, moderately hydrophobic substances with a K(OW) between 100 and 100,000, which do not biomagnify (that is, increase in chemical concentration in organisms with increasing trophic level) in aquatic food webs, can biomagnify to a high degree in food webs containing air-breathing animals (including humans) because of their high octanol-air partition coefficient (K(OA)) and corresponding low rate of respiratory elimination to air. These low K(OW)-high K(OA) chemicals, representing a third of organic chemicals in commercial use, constitute an unidentified class of potentially bioaccumulative substances that require regulatory assessment to prevent possible ecosystem and human-health consequences.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations1 042
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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