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Enregistrement W2996674884 · doi:10.3390/ijerph17010128

Health Risk Modifiers of Exposure to Persistent Pollutants among Indigenous Peoples of Chukotka

2019· article· en· W2996674884 sur OpenAlexaff
Valery Chashchin, Aleksandr A. Kovshov, Yngvar Thomassen, Tatiana Sorokina, Борис Моргунов, А Б Гудков, Maksim Chashchin, Н В Стурлис, Аnna Trofimova, Evert Nieboer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthHealth riskSocioeconomic statusSubsistence agricultureIndigenousAlcohol consumptionConsumption (sociology)Risk assessmentArcticHealth risk assessmentPollutantResidenceMedicineGeographyEnvironmental scienceEnvironmental protectionAlcoholDemographyBiologyEcologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the study was to assess temporal trends in health risks related to most common persistent contaminants, including polychlorinated biphenyls (PCBs), dichloro-diphenyl-trichloroethanes (DDTs), lead (Pb), as well as mercury (Hg) among indigenous peoples living in coastal areas of Chukotka in Arctic Russia. This is examined in relation to exposure pathways and a range of social and behavioral factors capable of modifying the exposure to these contaminants, including place of residence, income, traditional subsistence, alcohol consumption, and awareness of risk prevention. The primary exposure pathway for PCBs is shown to be the intake of traditional foods, which explained as much as 90% of the total health risk calculated employing established risk guidelines. Nearly 50% of past DDT-related health risks also appear to have been contributed by contaminated indoor surfaces involving commonly used DDT-containing insecticides. Individuals who practiced traditional activities are shown to have experienced a 4.4-fold higher risk of exposure to PCBs and a 1.3-fold higher risk for DDTs, Pb, and Hg. Low income, high consumption of marine mammal fat, alcohol consumption, and lack of awareness of health risk prevention are attributed to a further 2- to 6-fold increase in the risk of PCBs exposure. Low socioeconomic status enhances the health risks associated with exposure to the persistent contaminants examined.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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