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Enregistrement W2590726981 · doi:10.1016/j.taap.2017.02.015

A tissue dose-based comparative exposure assessment of manganese using physiologically based pharmacokinetic modeling—The importance of homeostatic control for an essential metal

2017· article· en· W2590726981 sur OpenAlexaboutno aff
P. Robinan Gentry, Cynthia Van Landingham, William G. Fuller, Sandra I. Sulsky, Tracy Greene, Harvey J. Clewell, Melvin E. Andersen, Harry A. Roels, Michael D. Taylor, Athena M. Keene

Notice bibliographique

RevueToxicology and Applied Pharmacology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysiologically based pharmacokinetic modellingPharmacokineticsManganeseEnvironmental chemistryInhalation exposureChemistryInhalationPhysiologyToxicologyPharmacologyMedicineBiologyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) that are far higher than those currently measured in Canada or the US. A MOS greater than three orders of magnitude was observed, indicating that current Mn air concentrations are far below concentrations that would be required to produce the target tissue Mn concentrations associated with subclinical neurological effects. This application of PBPK modeling for an essential element clearly demonstrates that the conventional application of default factors to "convert" an occupational exposure to an equivalent continuous environmental exposure, followed by the application of safety factors, is not appropriate in the case of Mn. PBPK modeling demonstrates that the relationship between ambient Mn exposures and dose-to-target tissue is not linear due to normal tissue background levels and homeostatic controls.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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