Pesticide toxicity: a mechanistic approach
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Pesticides are known for their high persistence and pervasiveness in the environment, and along with products of their biotransformation, they may remain in and interact with the environment and living organisms in multiple ways, according to their nature and chemical structure, dose and targets. In this review, the classifications of pesticides based on their nature, use, physical state, pathophysiological effects, and sources are discussed. The effects of these xenobiotics on the environment, their biotransformation in terms of bioaccumulation are highlighted with special focus on the molecular mechanisms deciphered to date. Basing on targeted organisms, most pesticides are classified as herbicides, fungicides, and insecticides. Herbicides are known as growth regulators, seedling growth inhibitors, photosynthesis inhibitors, inhibitors of amino acid and lipid biosynthesis, cell membrane disrupters, and pigment biosynthesis inhibitors, whereas fungicides include inhibitors of ergosterol biosynthesis, protein biosynthesis, and mitochondrial respiration. Insecticides mainly affect nerves and muscle, growth and development, and energy production. Studying the impact of pesticides and other related chemicals is of great interest to animal and human health risk assessment processes since potentially everyone can be exposed to these compounds which may cause many diseases, including metabolic syndrome, malnutrition, atherosclerosis, inflammation, pathogen invasion, nerve injury, and susceptibility to infectious diseases. Future studies should be directed to investigate influence of long term effects of low pesticide doses and to minimize or eliminate influence of pesticides on non-target living organisms, produce more specific pesticides and using modern technologies to decrease contamination of food and other goods by pesticides.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle