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Enregistrement W3010348011

Solid urban wastes and toxicity among residents of Ghemme and Cavaglio (Piedmont region, Italy). Results from a historical cohort 1980 to 2013.

2020· article· en· W3010348011 sur OpenAlexaff
Christian Salerno, Lucio Palin, Aniello Esposito, Rosita Cenna, Celeste Cagnazzo, Anna Carmela Cucciniello

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman settlementPopulationGeographyIncidence (geometry)Environmental healthCancer incidenceUrban areaDemographyEnvironmental protectionSocioeconomicsMedicineEcologyArchaeologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is plenty of evidence for a relation between certain environmental pollutants and ecological damage. Landfills, especially if uncontrolled and located near human settlements, may cause an increase in cancer incidence and in various diseases. METHODS: The area of study is represented by the cities of Ghemme (population 6,139) and Cavaglio (population 2,216), in the province of Novara, northern Italy. A solid urban waste landfill is located between these two cities. We analysed mortality data from 1980 to 2013 among subjects residing in the two cities since at least 6 months, according to distance from the landfill. Mortality data was obtained from the National Statistics Institute ( ISTAT). RESULTS: A mortality increase was shown, according to Cox model, in residential areas closer to the landfill. In Cavaglio D'Agogna the total number of cancer deaths occurring in the 0-44 age group and the total death causes were relevant. A significant increase in leukemia cases was detected in Ghemme city. CONCLUSIONS: Our analysis shows an increased risk of diseases (cancer and other diseases), with a possible environmental etiological link.

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)0,001
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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