Evaluation of Trace Elements in the Nails and Hair of Farmers Exposed to Pesticides and Fertilizers
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to pesticides and fertilizers lowers the level of trace elements in the human body for several reasons. This study aimed to investigate the effect of pesticide exposure to the levels of trace elements of farmers in Bachok and Tumpat, Kelantan, Malaysia. This cross sectional study involved 89 farmers. Demographic data and information on the duration of the exposure to the pesticides and fertilizers, as well as personal protective equipment (PPE) practice habits, were determined through questionnaire. The levels of selenium, manganese, zinc, copper and chromium samples of fingernails, toenails and hair were determined through the use of inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS). The levels of the trace elements were not influenced by gender, age and the period of exposure. Only the manganese levels found in the hair samples (r = 0.250) show a significant positive correlation (p < 0.05) with the working period. PPE practice habit also have significant correlation (p < 0.05) with manganese level in fingernails (r = 0.530) and toenails (r = -0.353), zinc level in hair (r = -0.439) and chromium level in fingernails (r = -0.306). Exposure towards pesticide and fertilizer decreased the trace element level in nails and hair of farmers. Additionally, the level of trace elements can be influenced by health status, working period, dietary habit and PPE practices.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».