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Enregistrement W2885126584 · doi:10.1007/s40572-018-0206-z

Microplastics in Seafood and the Implications for Human Health

2018· review· en· W2885126584 sur OpenAlexaff
Madeleine Smith, David C. Love, Chelsea M. Rochman, Roni Neff

Notice bibliographique

RevueCurrent Environmental Health Reports · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationEuropean Food Safety AuthorityJohns Hopkins UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésMicroplasticsShellfishHuman healthContaminationEnvironmental healthWildlifeFish <Actinopterygii>Environmental scienceFisheryBiologyEnvironmental chemistryAquatic animalEcologyChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: We describe evidence regarding human exposure to microplastics via seafood and discuss potential health effects. RECENT FINDINGS: Shellfish and other animals consumed whole pose particular concern for human exposure. If there is toxicity, it is likely dependent on dose, polymer type, size, surface chemistry, and hydrophobicity. Human activity has led to microplastic contamination throughout the marine environment. As a result of widespread contamination, microplastics are ingested by many species of wildlife including fish and shellfish. Because microplastics are associated with chemicals from manufacturing and that sorb from the surrounding environment, there is concern regarding physical and chemical toxicity. Evidence regarding microplastic toxicity and epidemiology is emerging. We characterize current knowledge and highlight gaps. We also recommend mitigation and adaptation strategies targeting the life cycle of microplastics and recommend future research to assess impacts of microplastics on humans. Addressing these research gaps is a critical priority due to the nutritional importance of seafood consumption.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1 808
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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