Screening of Population Level Biomonitoring Data from the Canadian Health Measures Survey in a Risk Based Context
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s comprehensive and nationally-representative Canadian Health Measures Survey includes a biomonitoring component which has measured over 250 chemicals in approximately 29,000 Canadians over a ten-year period. Our capacity to interpret biomonitoring results in relation to the risks these levels pose to human health is gradually improving with the development of biomonitoring equivalents (BE) and human biomonitoring values (HBM values). Biomonitoring data from various cycles of the CHMS are compared with published BE values for chemicals with short half-lives, persistent chemicals, and volatile organic compounds (VOCs). Hazard quotients are calculated as the ratio of the biomarker concentration to the chemical-specific BE value using both the geometric mean (GM) and upper bound (95th percentile). Hazard quotients near or exceeding a value of 1 are indicative that exposure levels are near or exceeding the exposure guidance values on which BEs are based. For example, acrylamide is assessed by comparing levels of two of its metabolites in blood, namely AAVal and GAVal. Hazard quotients for AAVal exceed the BE at the 95th percentile for smokers. This exceedance is not seen in non-smokers. A similar pattern is observed for GAVal. Although more work will be needed to fully evaluate available Canadian human biomonitoring data against established guidance values, this screening exercise can help to prioritize risk management actions for some toxic chemicals and show the importance of continued biomonitoring to assess population exposures and exceedances.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».