Health risk assessment of inorganic arsenic exposure through fish consumption in Yellowknife, Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Yellowknife, Northwest Territories, Canada, is located near two closed gold mines. Elevated arsenic concentrations reported in fish are a public health concern. We collected 180 samples of three species of commonly consumed fish in 2013–2018 and analyzed arsenic species, including inorganic arsenic (As(III) and As(V)), monomethylarsonate (MMA), dimethylarsinic acid (DMA), and arsenobetaine. The average total arsenic concentration in fish muscle tissue was 2.30 ± 1.72 µg/g dry weight, and that in burbot liver tissue was 3.16 ± 2.49 µg/g dry weight. Nontoxic arsenobetaine was the main arsenic species in fish muscle (mean = 58.6 ± 34.5%), whereas DMA was the predominant species in burbot liver (mean = 76.6 ± 21.6%). On average, inorganic arsenic species accounted for less than 20% of the arsenic detected in fish. Data on the consumption of locally caught fish were collected from 1611 residents in Yellowknife in 2017 and 2018, including 1417 general residents and 194 members of the Yellowknives Dene First Nation. We evaluated the health risks from inorganic arsenic exposure using Monte Carlo simulations. Our results indicated that there were negligible non-cancer health risks, and the cancer risk was below the baseline cancer risk level of arsenic exposure among the Canadian general population.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».