Clarifying Temporal Trend Variability in Human Biomonitoring of Polybrominated Diphenyl Ethers through Mechanistic Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Human biomonitoring data collected from individuals of the same age sampled in different years provide within-age temporal trends, which are often employed to evaluate the effectiveness of chemical regulatory policies. For polybrominated diphenyl ethers (PBDEs), this within-age temporal trend has been observed to vary between congeners and age groups. We systematically explore the mechanisms responsible for such variability through simulating human exposure via multiple exposure pathways to PBDEs released from multiple lifecycle stages. Our simulation indicates that, after new use of PBDEs is banned, emissions to the outdoor environment from use and waste disposal outlast those to the indoor environment from the indoor use phase, leading to slower decline rates in the contamination of food items sourced from the outdoor environment than that from indoors. Compared with indoor exposure pathways, the consumption of contaminated food contributes more to the exposure (i) to more hydrophobic, recalcitrant congeners, and (ii) of adults than children, which results in slower rates of decline in the within-age temporal trend of those congeners and in adults. The within-age temporal trend is influenced to a lesser extent by the elimination of PBDEs from the human body, e.g., differences in biotransformation potential of congeners, growth dilution, and pre- and postnatal exposures by children.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».