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Enregistrement W2156972348

Estimated quantity of mercury in amalgam waste water residue released by dentists into the sewerage system in Ontario, Canada.

2004· article· en· W2156972348 sur OpenAlexaboutno aff
Albert O. Adegbembo, Philip Watson

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)Amalgam (chemistry)DentistrySewerageMedicineWaste managementEnvironmental scienceChemistryEnvironmental engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To estimate the quantity of dental amalgam that Ontario dentists release into waste water. METHODS: Information from a self-administered postal survey of Ontario dentists was combined with the results of other experiments on the weight of amalgam restorations and the quantity of amalgam waste that bypasses solids separators in dental offices. Algorithms were developed to compute the quantity of amalgam waste leaving dental offices when dentists used or did not use ISO 11143 amalgam particle separators. RESULTS: A total of 878 (44.0%) of 1,994 sampled dentists responded to the survey. It was estimated that Ontario dentists removed 1,880.32 kg of amalgam (940.16 kg of mercury) during 2002, of which 1,128.19 kg of amalgam (564.10 kg of mercury) would have been released into waste water in Ontario if no dentists had been using a separator. Approximately 22% of the dentists reported using amalgam particle separators. On the basis of current use of amalgam separators, it was estimated that 861.78 kg of amalgam (430.89 kg of mercury or 170.72 mg per dentist daily) was released in 2002. The use of amalgam separators by all dentists could reduce the quantity of amalgam (and mercury) entering waste water to an estimated 12.41 kg (6.21 kg of mercury, or 2.46 mg per dentist per day). CONCLUSION: Amalgam particles separators can dramatically reduce amalgam and mercury loading in waste water released from dental offices.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations11
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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