Human Exposures to Rare Earth Elements: Present Knowledge and Research Prospects
Notice bibliographique
Résumé
The extensive use of rare earth elements (REEs) in a number of technologies is expected to impact on human health, including occupational REE exposures. A body of experimental evidence on REE-associated toxicity has been accumulated in recent decades. Unlike experimental studies, the consequences of REE exposures to human health have been subjected to relatively fewer investigations. Geographical studies have been conducted on residents in the Chinese REE mining districts, reporting on REE bioaccumulation, and associations between REE residential exposures and adverse health effects. A more limited series of studies has been focused on occupational REE exposures, such as movie operator (with occurrence of cerium aerosol) with the observation of pneumoconiosis and lung fibrosis. Similar effects have been reported in case reports for other workers, such as a lens grinder and a printer exposed to carbon-arc lamp emission. As for the occupations related to REE mining and processing, REE bioaccumulation in scalp hair and excess REE urine levels were reported. A study was devoted to workers employed in e-waste separation, showing alterations of several plasma markers. As for other REE occupational exposures, mention should be made of: a) mechanical workshops, with exposures to diesel exhaust microparticulate (containing nanoCeO2 as a catalytic additive) and, b) production and manufacture of REE supermagnets for hybrid engines and wind turbines. Diesel exhaust microparticulate has been studied in animal models, leading to evidence of several pathological effects in animals exposed by respiratory or systemic routes. As for supermagnet production and manufacture, a body of literature is reviewed of experimental studies, and of human exposure studies showing several pathological effects of static magnetic fields, warranting further investigations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».