AGRICOH, A NEWYLY FORMED CONSORTIUM OF AGRICULTURAL COHORTS
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Chronic exposure to pesticides has endocrine, immunologic and neurologic disrupting properties and other toxic effects believed to be associated with certain cancers, unfavorable reproductive outcomes, neurologic disorders and other health outcomes. Farming and other agricultural jobs are among the occupations with the highest exposures to pesticides. AGRICOH is a consortium of agricultural cohort studies that offers the opportunity to investigate the role of pesticides, and other exposures, in the etiology of several health outcomes. This poster presentation provides a description of AGRICOH to disseminate its formation and future research plans. Methods: Characteristics of the cohorts integrating AGRICOH, data harmonization plans and research concepts to be studied will be illustrated in the poster presentation including the construction of pesticide crop exposure matrices. Results: AGRICOH is a consortium of 22 agricultural cohort studies initiated by the US National Cancer Institute (NCI) and coordinated by the International Agency for Research on Cancer (IARC) since October 2010. The consortium includes cohorts from 9 countries: South Africa (1), Canada (3), Costa Rica (2), USA (6), Korea (1), New Zealand (2), Denmark (1), France (3) and Norway (3). AGRICOH aspires to promote and sustain collaboration and pooling of data to investigate the association between a wide range of agricultural exposures and a wide range of health outcomes, with a particular focus on associations that cannot easily be addressed in individual studies because of rare exposures (e.g. use of infrequently applied pesticides) or relatively rare outcomes (e.g. certain types of cancer, neurologic and auto-immune diseases). Conclusions: AGRICOH represents a great resource for studying cancer, respiratory, neurologic, and auto-immune diseases as well as reproductive and allergic disorders, injuries and overall mortality in association with a wide array of exposures, prominent among these the application of pesticides.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».