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Enregistrement W2460145472 · doi:10.1289/ehp358

Project TENDR: Targeting Environmental Neuro-Developmental Risks The TENDR Consensus Statement

2016· article· en· W2460145472 sur OpenAlexaff
Deborah H. Bennett, David C. Bellinger, Linda S. Birnbaum, Asa Bradman, Aimin Chen, Deborah A. Cory‐Slechta, Stephanie M. Engel, M. Daniele Fallin, Alycia Halladay, Russ Hauser, Irva Hertz‐Picciotto, Carol F. Kwiatkowski, Bruce P. Lanphear, Emily Marquez, Melanie A. Marty, Jennifer McPartland, Craig J. Newschaffer, Devon Payne-Sturges, Heather B. Patisaul, Frederica P. Perera, Beate Ritz, Jennifer Sass, Susan L. Schantz, Thomas F. Webster, Robin M. Whyatt, Tracey J. Woodruff, R. Thomas Zoeller, Laura Anderko, Carla Campbell, Jeanne A. Conry, Nathaniel G. DeNicola, Robert M. Gould, Deborah Hirtz, Katie Huffling, Philip J. Landrigan, Arthur Lavin, Mark Miller, Mark A. Mitchell, Leslie F Rubin, Ted Schettler, Ho Luong Tran, Annie Acosta, Charlotte Brody, Elise Miller, Pamela Miller, Maureen Swanson, Nsedu Obot Witherspoon

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésAutismNeurodevelopmental disorderEnvironmental healthScientific evidenceDiseasePsychiatryIntellectual disabilityAffect (linguistics)MedicinePsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Summary: Children in America today are at an unacceptably high risk of developing neurodevelopmental disorders that affect the brain and nervous system including autism, attention deficit hyperactivity disorder, intellectual disabilities, and other learning and behavioral disabilities. These are complex disorders with multiple causes—genetic, social, and environmental. The contribution of toxic chemicals to these disorders can be prevented. Approach: Leading scientific and medical experts, along with children’s health advocates, came together in 2015 under the auspices of Project TENDR: Targeting Environmental Neuro-Developmental Risks to issue a call to action to reduce widespread exposures to chemicals that interfere with fetal and children’s brain development. Based on the available scientific evidence, the TENDR authors have identified prime examples of toxic chemicals and pollutants that increase children’s risks for neurodevelopmental disorders. These include chemicals that are used extensively in consumer products and that have become widespread in the environment. Some are chemicals to which children and pregnant women are regularly exposed, and they are detected in the bodies of virtually all Americans in national surveys conducted by the U.S. Centers for Disease Control and Prevention. The vast majority of chemicals in industrial and consumer products undergo almost no testing for developmental neurotoxicity or other health effects. Conclusion: Based on these findings, we assert that the current system in the United States for evaluating scientific evidence and making health-based decisions about environmental chemicals is fundamentally broken. To help reduce the unacceptably high prevalence of neurodevelopmental disorders in our children, we must eliminate or significantly reduce exposures to chemicals that contribute to these conditions. We must adopt a new framework for assessing chemicals that have the potential to disrupt brain development and prevent the use of those that may pose a risk. This consensus statement lays the foundation for developing recommendations to monitor, assess, and reduce exposures to neurotoxic chemicals. These measures are urgently needed if we are to protect healthy brain development so that current and future generations can reach their fullest potential.

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)0,132
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,139
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1320,139
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,009
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0190,020
Intégrité de la recherche0,0660,040
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,015

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,263 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations162
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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