Invited Lecture 2: Endocrine disrupting chemicals in ocean ecosystem and human health risks
Notice bibliographique
Résumé
Brief Biosketch He is the author of 5 books and edited 7 books (chapters). He has published peer-reviewed articles in several reputed journals. He is serving as a Course Coordinator for Undergraduate (MD) teaching: Environmental health. There are 2 notified research grants in his credit: CIHR Project Grant (Spring 2019) and NSERC along with 3 ongoing projects. He was awarded Faculty of Medicine, Memorial University Outstanding Research Excellence Award (2015) and SSHRC Travel Grants Competition, Annual conference of International Society of Environmental Epidemiology, Basel, Switzerland (2013). His area of research interest is Environmental contamination and ecosystem health, Climate change and health, Indigenous health, Global Health and Social epidemiology. Endocrine disrupting chemicals (EDCs) are the exogenous substances that can cause adverse health effects through disruption to the body's endocrine systems. This can result in changes to circulating hormone concentrations, which act as signals to regulate growth, metabolism and reproduction. Hormones are maintained at very low concentrations in the bloodstream; therefore, even low levels of EDC exposure can have large consequences on endocrine homeostasis. The potential adverse health effects resulting from exposure to EDCs, including developmental abnormalities, abnormal hormonal profiles, disorders of the reproductive systems, increased incidence of cancer, and alterations to both the immune and nervous systems. There are numerous chemicals used in our day to day basis have endocrine disruption property, such as pesticides, flame retardants, and various other industrial chemicals. Humans are exposed to those chemicals from direct exposures while using them, and also from the diet. EDCs reach environment from deposition via industrial effluents or direct application and also through wastewater and landfills. Eventually, these chemicals destine to aquatic ecosystems, such as rivers, ponds, lakes, seas and oceans. Humans further get exposed to EDCs by eating marine products. The bio-accumulative and bio-magnification nature of EDCs result in their very high levels in large predatory fish and marine mammals. Studies show the people who regularly eat marine products contaminated with EDCs encounter various forms of adverse health outcomes such as thyroid hormone disruptions, infertility, and other endocrine diseases. Despite extensive literature available in industrialized countries, studies conducted in resource constraint countries are very few. Therefore, more research needed to generate further evidence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,019 |
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 ».