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Enregistrement W2129973299 · doi:10.3934/environsci.2015.1.21

The use of biomonitoring equivalents for interpreting blood concentrations in population studies: a case for polychlorinated biphenyls

2015· article· en· W2129973299 sur OpenAlexafffund
Kavita Singh, Andy Nong, Mark Feeley, Hing Man Chan

Notice bibliographique

RevueAIMS environmental science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensOntario GenomicsHealth CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésBiomonitoringGuidelineEnvironmental scienceEnvironmental chemistryEnvironmental healthReference valuesMedicineChemistryPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of exposure guideline values for environmental contaminants are established by various agencies for risk assessment purposes. Biomonitoring equivalents are conversions of external guideline values to internal doses, against which biomonitoring data can be directly compared. Several biomonitoring equivalents have been developed for the interpretation of blood concentrations of environmental contaminants, but none has yet been developed for polychlorinated biphenyls (PCBs). In this paper, we describe information needed to develop biomonitoring equivalents for PCBs and discuss anticipated challenges. We provide a broad overview of PCB absorption, distribution, metabolism and excretion, PCB guideline values, and PCB pharmacokinetic modeling efforts in animals and humans. We also provide strategies to address anticipated challenges in deriving biomonitoring equivalents for this complex contaminant. Biomonitoring equivalents will be useful for the interpretation of the PCB biomonitoring data that is currently available for populations around the globe through national surveys and research of specific populations.

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)0,155
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,201
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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1550,201
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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