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Enregistrement W2083952103 · doi:10.1039/c4em00239c

Mercury and lead blood concentrations in pregnant women from 10 caribbean countries

2014· article· en· W2083952103 sur OpenAlexafffundabout
Martin Forde, Éric Dewailly, Lyndon Robertson, Elhadji Anassour Laouan Sidi, Suzanne Côté, Lisa Sandy, Pierre Dumas, Pierre Ayotte

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaInstitut pour la Recherche en Santé PubliqueWorld Bank GroupGlobal Fund to Fight AIDS, Tuberculosis and Malaria
Mots-clésMercury (programming language)Lead (geology)Environmental scienceBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maternal mercury (Hg) and lead (Pb) blood concentrations were measured in a total of 442 samples taken from pregnant and delivering women in 10 Caribbean countries. Hg was detected in all 10 countries with the geometric mean ranging from a low of 0.83 μg L(-1) (Jamaica) to a high of 3.13 μg L(-1) (Grenada). When compared to comparable U.S. and Canadian data, Hg concentrations in Caribbean women are on average more than 2 times higher. With the exception of St. Kitts & Nevis, Pb was detected in at least one of the samples taken from the other 9 countries with two countries-Grenada and St. Vincent - having Pb detected in ≥60% of those sampled. In these two countries, the Pb concentrations ranged from a low of 1.17 μg dL(-1) (Grenada) to a high of 1.98 μg dL(-1) (St. Vincent). Compared to comparable U.S. and Canadian data, Pb concentrations in Caribbean women are generally higher than that measured in North America. This study confirms that neonates in the Caribbean are being exposed to both Hg and Pb and highlights the need to implement surveillance programs that continuously monitor, intervene, and evaluate the levels of these toxic elements to ensure that they are reduced as far as possible.

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)0,002
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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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