Natural and Synthetic Neurotoxins in Our Environment: From Alzheimer’s Disease (AD) to Autism Spectrum Disorder (ASD)
Notice bibliographique
Résumé
Humankind has inadvertently designed a remarkably precarious combination of rapidly increasing and unchecked population growth with an increased liberation of novel and potentially pathogenic chemical compounds and neurotoxins into the biosphere. Parallel increases in the deleterious consequences of unrestricted population growth and diseasecausing toxic exposures in our environment are on the horizon. Globally this poses very significant socioeconomic and healthcare concerns that have been neglected for far too long. The perception of ‘human biochemical individuality’ indicates that certain individuals or human populations with specific genetic backgrounds may be predisposed to these toxic actions through either an acute or a more chronic type of life-long environmental exposure [11,33–36]. To cite one important example, since there is abundant evidence that neurotoxic compounds such as aluminum may play initiator or disease-propagating roles for AD, ASD and other progressive, age-related neurological diseases, then we should expect these kinds of exposure situations that can adversely affect human health and welfare to become even more common and widespread in the foreseeable future [7–27]. This may be particularly important socioeconomically and epidemiologically due in part to the excessive and additional burden it will place on our already strained healthcare system both here in the United States and in global situations where even basic healthcare systems remain underdeveloped or are simply unavailable to the local human population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».