Exposure to Arsenic in Yellowknife, Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Giant Mine, located in Yellowknife, Northwest Territories, is regarded as one of the most contaminated sites in Canada. Gold extraction from arsenopyrite ores left behind a legacy of 237,000 tonnes of arsenic trioxide stored in the inactive mine’s underground chambers. Contamination of such scale is of public health concern due to the potential hazard of arsenic and other chemical exposures to the Yellowknife population as well as the local Indigenous communities: Yellowknives Dene First Nation and members of the North Slave Métis Alliance. The objective of this study is to investigate arsenic exposure in the human population of Yellowknife using a biomonitoring approach with a longitudinal cohort design. We postulate that exposure levels in the Yellowknife population are similar to that that of the Canadian population, resulting in no observable effects. A community-participatory approach is used for the development of the study design. Consultations with local stakeholders started in 2016 leading to the establishment of a Advisory Committee that oversees all aspects of the study. Baseline data are to be collected from 10% of Yellowknife households through random selection, representative of the population, and volunteer participants from the Indigenous communities from 2017-2018. Urine, toenail and saliva samples are being collected from about 2000 participants ranging from 3 to 79 years old. Total and arsenic species concentrations in urine and toenails are measured using LC-ICP-MS, and compared to the data reported by the Canadian Health Measures Survey. Saliva samples are collected for the analysis of 89 single nucleotide polymorphisms of genes related to arsenic metabolism. Two protein biomarkers CC16 and KIM-1 in urine samples will be measured as biomarkers for kidney and lung functions. Our research is the first comprehensive biomonitoring and health survey conducted in the area of this major contaminated site in Canada.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».