Historical review of the causes of cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the early 1900s, numerous seminal publications reported that high rates of cancer occurred in certain occupations. During this period, work with infectious agents produced only meager results which seemed irrelevant to humans. Then in the 1980s ground breaking evidence began to emerge that a variety of viruses also cause cancer in humans. There is now sufficient evidence of carcinogenicity in humans for human T-cell lymphotrophic virus, human immunodeficiency virus, hepatitis B virus, hepatitis C virus, human papillomavirus, Epstein-Barr virus, and human herpes virus 8 according to the International Agency for Research on Cancer (IARC). Many other causes of cancer have also been identified by the IARC, which include: Sunlight, tobacco, pharmaceuticals, hormones, alcohol, parasites, fungi, bacteria, salted fish, wood dust, and herbs. The World Cancer Research Fund and the American Institute for Cancer Research have determined additional causes of cancer, which include beta carotene, red meat, processed meats, low fibre diets, not breast feeding, obesity, increased adult height and sedentary lifestyles. In brief, a historical review of the discoveries of the causes of human cancer is presented with extended discussions of the difficulties encountered in identifying viral causes of cancer.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle