ADVERSE PERINATAL OUTCOMES AND ENVIRONMENTAL HAZARDS USING A WATERSHED APPROACH
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Environmental contaminants linked to increased risks of adverse perinatal outcomes are varied and numerous. The watershed approach framework is able to accommodate a multi-stressor environment as it focuses on hydrologically-defined geographic regions rather than on a single discharger or specific media (e.g. air, water). This paper examines the feasibility of using a watershed approach in the analysis of environmental contaminants and reproductive health in British Columbia, Canada. Methods: Point-source pollution data and adverse birth outcomes were mapped using two similar sized but vastly different spatial tessellations of local watershed areas and administrative census subdivision areas. Pollution data was modelled using the cumulative annual release of a substance within both spatial tessellations and visually compared. Similarly, risk ratios of small-for-gestational age, preterm births and congenital anomalies were calculated for both spatial tessellations and a sensitivity analysis performed to assess rate stability. Results: Unlike administrative census boundaries, watershed areas are independent of population size and therefore were more appropriate to model the environmental hazard data particularly for rural and remote areas with low population densities. With respect to birth outcomes, both tessellations were able to pick up many of the same community-level risk estimates thus confirming and often spatially refining the found result. Due to their slightly larger size, the watershed areas produced more stable risk ratios with less variability when sensitivity analyses were performed (70% vs. 50% of areas remaining significant after sensitivity analysis). Conclusions: The watershed defines an appropriate small-area unit in which to investigate the cumulative impact of multiple physical, chemical, and biological stressors on human populations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».