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Enregistrement W2137999397 · doi:10.1093/humupd/dmh055

Environmental and occupational factors affecting fertility and IVF success

2004· review· en· W2137999397 sur OpenAlexaff
E.V. YoungLai, Alison C. Holloway, Warren G. Foster

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction Update · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialEnvironmental healthFertilityAdverse effectPopulationHazardous wasteHuman reproductionMedicineBiologyEcologyPsychiatryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reproductive function has been shown to be sensitive to changes in the physical, psychosocial and chemical environments. Although reproductive effects of occupational exposure to hazardous chemicals have been well documented in the literature, the potential effects of chemical contaminants at levels representative of contemporary exposures in the general population are much less certain. Evidence for adverse effects of exposure to environmental contaminants is more conclusive among the lower animals than for humans where considerable controversy remains. In addition to potential reproductive hazards of exposure to environmental contaminants, there is also evidence for adverse reproductive effects of the physical and psychosocial environments. In this review we focus on the difficulties involved in linking exposure to putative hazardous substances in environmental and occupational settings to adverse reproductive outcomes, especially success of IVF procedures. We highlight the plausibility of adverse events through animal and cell studies and the application of these results to the interpretation of human data. We consider both the male and female partners since it is essentially their combined contributions of gametes which may be affected by chemicals, which lead to successful outcomes.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations162
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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