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Enregistrement W2142573672 · doi:10.1021/es4051082

New Insights into Traditional Health Risk Assessments of Mercury Exposure: Implications of Selenium

2013· article· en· W2142573672 sur OpenAlexaff
Hua Zhang, Xinbin Feng, Hing Man Chan, Thorjørn Larssen

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug Administration
Mots-clésMercury (programming language)SeleniumMERCURY EXPOSURERisk assessmentExposure assessmentEnvironmental chemistryReference doseToxicologyEnvironmental healthChemistryMedicineBiologyBiomonitoringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing evidence that selenium (Se) has a significant effect on mercury (Hg) toxicology; however, Hg exposure risk assessments usually consider only the amount of Hg present in the environment or in food. On the basis of the present understanding of mechanisms of interaction between Se and Hg, the physiology/toxicology of Se, and the toxicology of Hg, we propose a new criterion for Se/Hg exposure assessment. This criterion, which is based on Se-Hg interactions, considers not only the toxicological consequences of Hg exposure but also the benefits and/or adverse effects of Se intake, especially the adverse effects related to a Se deficiency/excess. According to an illustrative assessment based on the new criterion and nine existing criteria, large knowledge gaps in the traditional assessments of exposure to Hg and/or Se were found, including those that assessed the interactions between Hg and Se. These results suggest that future assessments of Hg exposure (or Se intake) should include both Se and Hg.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations121
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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