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Enregistrement W2167796400 · doi:10.1039/c3em00270e

Human biomonitoring issues related to lead exposure

2013· review· en· W2167796400 sur OpenAlexaff
Evert Nieboer, Leonard J. S. Tsuji, Ian Martin, Eric N. Liberda

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2013
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of WaterlooMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLead (geology)BiomonitoringEnvironmental healthLead exposureHuman healthLead poisoningBiomarkerMedicineBiobankBioinformaticsBiologyEnvironmental chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lead as a toxic environmental metal has been an issue of concern for 30-40 years. Even though the exposures experienced by the general public have been significantly reduced, so have the acceptable blood lead concentrations assessed to safeguard health (specifically of children). The impact of these concurrent changes are reviewed and discussed in terms of the following: blood lead as the primary biomarker of exposure; pertinent toxicokinetic issues including modelling; legacy and newer sources of this toxic metal; improvements in lead quantification techniques and its characterization (chemical forms) in exposure media; and in vivo markers of lead sources. It is concluded that the progress in the quantification of lead and its characterization in exposure media have supported the efforts to identify statistical associations of lead in blood and tissues with adverse health outcomes, and have guided strategies to reduce human exposure (especially for children). To clarify the role of lead as a causative factor in disease, greater research efforts in biomarkers of effect and susceptibility seem timely.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations47
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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