Development of a Copper Database for Exposure-Response Analysis
Notice bibliographique
Résumé
While its precise form has not yet been defined, it is assumed that the exposure-response curve for copper (Cu) is U-shaped, as both Cu deficiency and excess can produce adverse health effects. Exposure-response relationships provide the foundation for setting recommended levels of exposure to essential and nonessential substances. A group of toxicologists, biologists, and epidemiologists formed a working group in 2002 to review the literature on Cu excess and deficiency as well as possible exposure-response modeling strategies. It was decided that in order to conduct more complex modeling exercises with studies on Cu, the information had to be organized into a database for application of emerging analytical approaches in exposure-response assessment. The database would support both current as well as proposed methods for exposure-response assessment and accommodate a variety of reporting methods found in the literature. As there are multiple studies looking at a wide range of adverse health effects attributed to excess and deficiency, data were organized into ordered categories of severity to create a common measure of response. The present study (1) outlines the approach used to identify studies for the Cu database based on their quality and usefulness for exposure-response analyses; (2) provides an overview of the process used to define a common dose metric; and (3) describes the process used to categorize a diverse number of responses from Cu excess and deficiency to an ordinal severity score. Efforts are underway to use this database to define the exposure-response curve for Cu excess and deficiency; however, the comprehensive database can be used to carry out other in-depth analyses on Cu toxicity.
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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 | 0,058 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».