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Enregistrement W3025399992 · doi:10.1038/s41598-020-65030-z

Pesticide Residues in Peri-Urban Bovine Milk from India and Risk Assessment: A Multicenter Study

2020· article· en· W3025399992 sur OpenAlexfundno aff
Jatinder Paul Singh Gill, Jasbir Singh Bedi, Randhir Singh, Mohd Nadeem Fairoze, Razibuddin Ahmed Hazarika, Abhishek Gaurav, Sudhir Kumar Satpathy, Abhimanyu Singh Chauhan, Johanna F. Lindahl, Delia Grace, Amit Kumar, Manish Kakkar

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésPesticide residueToxicologyPesticideChlorpyrifosAcceptable daily intakeRisk assessmentEndosulfanEthionLindaneContaminationCypermethrinElectron capture detectorHazard quotientVeterinary medicineEnvironmental chemistryChemistryEnvironmental healthDiazinonBiologyMedicineHealth riskAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pesticides residue poses serious concerns to human health. The present study was carried out to determine the pesticide residues of peri-urban bovine milk (n = 1183) from five different sites (Bangalore, Bhubaneswar, Guwahati, Ludhiana and Udaipur) in India and dietary exposure risk assessment to adults and children. Pesticide residues were estimated using gas chromatography with flame thermionic and electron capture detectors followed by confirmation on gas chromatography-mass spectrometer. The results noticed the contamination of milk with hexachlorocyclohexane (HCH), dichloro-diphenyl trichloroethane (DDT), endosulfan, cypermethrin, cyhalothrin, permethrin, chlorpyrifos, ethion and profenophos pesticides. The residue levels in some of the milk samples were observed to be higher than the respective maximum residue limits (MRLs) for pesticide. Milk samples contamination was found highest in Bhubaneswar (11.2%) followed by Bangalore (9.3%), Ludhiana (6.9%), Udaipur (6.4%) and Guwahati (6.3%). The dietary risk assessment of pesticides under two scenarios i.e. lower-bound scenario (LB) and upper-bound (UB) revealed that daily intake of pesticides was substantially below the prescribed acceptable daily intake except for fipronil in children at UB. The non-cancer risk by estimation of hazard index (HI) was found to be below the target value of one in adults at all five sites in India. However, for children at the UB level, the HI for lindane, DDT and ethion exceeded the value of one in Ludhiana and Udaipur. Cancer risk for adults was found to be in the recommended range of United States environment protection agency (USEPA), while it exceeded the USEPA values for children.

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)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations95
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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