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Enregistrement W2593265406 · doi:10.5864/d2017-002

Lead in drinking water: a response from the Atlantic PATH study

2017· article· en· W2593265406 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ellen Sweeney, Zhijie Yu, Louise Parker, Trevor Dummer

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlNova Scotia Cancer CentreCancer Care Nova ScotiaDalhousie University
Organismes subventionnairesPartenariat Canadien Contre Le CancerHealth CanadaAcadia University
Mots-clésNova scotiaEnvironmental healthLead (geology)Environmental sciencePopulationMedicineGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to lead through drinking water is an issue of increasing concern, particularly with recent high-profile cases of lead-contaminated water. The maximum acceptable concentration level for drinking water in Canada is 10 µg/L, whereas the current blood intervention level is 10 µg/dL. The health effects related to lead exposure are well established and there is evidence that blood lead levels as low as <5 µg/dL are associated with adverse health effects in both children and adults. We analyzed water and toenail samples for lead concentrations from the Atlantic Partnership for Tomorrow’s Health (Atlantic PATH) project, a cohort of the general population in Nova Scotia. Approximately 46% of Nova Scotia residents use well water as their primary source of drinking water. Water from dug wells had higher lead concentrations compared to drilled wells, and the lowest lead levels were found in water from municipal supplies. Although the majority of the lead levels in the drinking water provided by Atlantic PATH participants were below the Canadian maximum acceptable concentration level, there were outliers, particularly among unregulated private well water sources. Given the health effects that are linked to low-level exposures, any exposure to lead in primary water sources remains a concern.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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