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Enregistrement W2081237013 · doi:10.4236/jwarp.2013.58a007

Arsenic in Drinking Water Toxicological Risk Assessment in the North Region of Burkina Faso

2013· article· en· W2081237013 sur OpenAlexaff
Jean Fidèle Nzihou, Médard Bouda, Salou Hamidou, Jean Diarra

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Resource and Protection · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArsenicEnvironmental healthArsenic toxicityArsenic contamination of groundwaterArsenic poisoningRisk assessmentHealth risk assessmentToxicologyExposure assessmentHealth hazardHealth effectHazardHealth riskHuman healthMedicineEnvironmental scienceBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human health risks assessment were estimated by determining the nature and probability of adverse health effects in the North region’s populations who are now exposed to arsenic from drinking water or will be exposed in the future. Several questions were addressed in this study: what types of health problems may be caused by arsenic from drinking water? What is the chance that people will experience health problems when exposed to different levels of arsenic? What arsenic level are people exposed to and for how long? To answers these questions we have first identified the hazard by evaluating arsenic concentration in thirty-four (34) bore-hole water points among the region based on the assumption of clinical cases related to drinking water. Arsenic concentration ranged from 0 up to 87.8 micrograms per liter. Next we assessed the dose-response of exposure to arsenic. Dose-response relationship describes how the likelihood and severity of adverse health effects are related to the amount and condition of exposure to arsenic. This required us to choose toxicity reference values (TRVs) above which adverse effects may occur for noncarcinogenic and for carcinogenic effects. Exposure factors have been calculated in two scenarios: people from 0 to 14 years old and people from 15 to 70 years. Exposure has been estimated indirectly through consideration of measured concentrations of arsenic in drinking water. This study show that people in the Yatenga, Zondoma and Passore provinces are at very high risk for developing several pathologies such as hyper pigmentation, keratosis, cancer, etc. due by chronic exposure to arsenic in drinking water.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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