Metals in the Human Environment Strategic Network (MITHE-SN): The Interface of Risk Assessment, Public Policy, and Advocacy
Notice bibliographique
Résumé
A 5-year strategic research network with a diverse base of industry, government, and academic partners was approved for support by National Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) on January 3, 2005. This Metals in the Human Environment Strategic Network (MITHE-SN) builds on, and further extends, science knowledge developed by the NSERC-sponsored Metals in the Environment Research Network (MITE-RN, 1999-2004). In addition to the initial award, the MITHE-SN received an additional 2-year grant specifically targeted to (1) enhance training opportunities for internships with international organizations, (2) increase international networking and linkages, and (3) optimize knowledge dissemination and technology transfer. The research program is comprised of three themes and represents a cascade of effects along food webs, from the lowest trophic levels to the highest consumers. Each of the themes addresses issues related to distinguishing the magnitudes and roles of natural background and anthropogenic metal inputs in biotic exposure to metals; estimating the bioavailable fraction of metals in the exposure media, thus better quantifying the true exposure concentration; and determining the factors that influence bioavailability of metals in media, so that predictive models can be developed for use in the development of site-specific metals criteria.
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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 | 0,022 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».