Notice bibliographique
Résumé
Introduction The fluoridation of municipal water in cities of Canada and the United States for the purpose of reducing dental decay is perhaps the most important and successful public health initiative ever undertaken in these countries. Since its inception more than 50 years ago, water fluoridated at 1 ppm has dramatically reduced the incidence of caries, and this positive effect has reached across all socioeconomic groups. However, since fluoride is a mineral-seeking ion, it is incorporated into bone as well as teeth. The response of bone is known to depend on the dose, and studies in both animal models and in humans have assessed the effect of moderate to high doses of fluoride. As a consequence, it is known that moderate doses of fluoride increase bone mass, making fluoride a potential therapy for osteoporosis (see below). However, chronic exposure to high doses of fluoride (>8 mg/day), while rare in North America, can cause skeletal fluorosis, characterized initially by hypermineralization of bone and later by calcification of ligaments, bone deformation, and other crippling symptoms (Kaminsky et al., 1990). Ingestion of low doses of fluoride through water involves somewhat different mechanisms. Typically, individuals receive less than 5 mg/day of fluoride (less than a tenth of the clinical dose), but it accumulates passively in bone mineral over a timespan of decades.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».