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Enregistrement W2898332396 · doi:10.1371/journal.pmed.1002671

Organophosphate exposures during pregnancy and child neurodevelopment: Recommendations for essential policy reforms

2018· review· en· W2898332396 sur OpenAlexaff
Irva Hertz‐Picciotto, Jennifer Sass, Stephanie M. Engel, Deborah H. Bennett, Asa Bradman, Brenda Eskenazi, Bruce P. Lanphear, Robin M. Whyatt

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensBC Children's HospitalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Environmental Health SciencesCeres TrustJohn Merck Fund
Mots-clésOrganophosphatePregnancyMedicineEnvironmental healthPsychiatryPediatricsPsychologyPesticide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

points• Widespread use of organophosphate (OP) pesticides to control insects has resulted in ubiquitous human exposures.• High exposures to OP pesticides are responsible for poisonings and deaths, particularly in developing countries.• Compelling evidence indicates that prenatal exposure at low levels is putting children at risk for cognitive and behavioral deficits and for neurodevelopmental disorders.To protect children worldwide, we recommend the following:• Governments phase out chlorpyrifos and other OP pesticides, monitor watersheds and other sources of human exposures, promote use of integrated pest management (IPM) through incentives and training in agroecology, and implement mandatory surveillance of pesticide-related illness.• Health professions implement curricula on the hazards from OP pesticides in nursing and medical schools and in continuing medical education courses and educate their patients and the public about these hazards.• Agricultural entities accelerate the development of nontoxic approaches to pest control through IPM and ensure the safety of workers through training and provision of protective equipment when toxic chemicals are to be used.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0120,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations234
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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