MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2128029860 · doi:10.1080/10520290902879730

Benzidine-based dyes: effects of industrial practices, regulations, and world trade on the biological stains market

2009· article· en· W2128029860 sur OpenAlexaff
RW Dapson

Notice bibliographique

RevueBiotechnic & Histochemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotoxicology and immune responses
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenzidineBusinessProduction (economics)Health hazardGovernment (linguistics)Product (mathematics)Environmental healthChemistryMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most sweeping changes in the dye industry since the advent of synthetic dyes grew out of the health risks associated with benzidine. Dyes made from benzidine and its derivatives were used around the world until adverse health effects become incontrovertible. Workers and family members of workers involved in production and use of benzidine-based dyes had a high incidence of bladder cancer. Following publication of several reports documenting this health hazard, dye makers in the USA, Europe, and Japan phased these dyes out of production in the 1970s. Government regulations lent legal support for these voluntary initiatives. Two strategies subsequently evolved to compensate: developed nations brought alternative substances to market while emerging countries increased production of carcinogenic dyes and sold them at discount prices around the world. Nearly all dye manufacturing now has moved away from nations whose costs of production and compliance rendered them unable to compete. The purpose of this brief review is to publicize the health risks associated with dyes made from benzidine and its congeners, and to alert all companies and end users handling these dyes for biomedical applications that composition of the product and lot-to-lot variability may be problematic because of the manufacturing and distribution practices of the countries where they are produced.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations21
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiotechnic & HistochemistryMême sujetImmunotoxicology and immune responsesTravaux en français237 207