Air pollution and your brain: what do you need to know right now
Notice bibliographique
Résumé
Research links air pollution mostly to respiratory and cardiovascular disease. The effects of air pollution on the central nervous system (CNS) are not broadly recognized. Urban outdoor pollution is a global public health problem particularly severe in megacities and in underdeveloped countries, but large and small cities in the United States and the United Kingom are not spared. Fine and ultrafine particulate matter (UFPM) defined by aerodynamic diameter (<2.5-μm fine particles, PM2.5, and <100-nm UFPM) pose a special interest for the brain effects given the capability of very small particles to reach the brain. In adults, ambient pollution is associated to stroke and depression, whereas the emerging picture in children show significant systemic inflammation, immunodysregulation at systemic, intratechal and brain levels, neuroinflammation and brain oxidative stress, along with the main hallmarks of Alzheimer and Parkinson's diseases: hyperphosphorilated tau, amyloid plaques and misfolded α-synuclein. Animal models exposed to particulate matter components show markers of both neuroinflammation and neurodegeneration. Epidemiological, cognitive, behavioral and mechanistic studies into the association between air pollution exposures and the development of CNS damage particularly in children are of pressing importance for public health and quality of life. Primary health providers have to include a complete prenatal and postnatal environmental and occupational history to indoor and outdoor toxic hazards and measures should be taken to prevent or reduce further exposures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,015 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».