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Enregistrement W3134139067 · doi:10.3390/ijerph18052565

Effects of Speciation, Cooking and Changes in Bioaccessibility on Methylmercury Exposure Assessment for Contrasting Diets of Fish and Marine Mammals

2021· article· en· W3134139067 sur OpenAlexafffundabout
Tania Charette, Gregory Kaminski, Maikel Rosabal, Marc Amyot

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityHealth CanadaUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMethylmercuryFish <Actinopterygii>Genetic algorithmMarine fishFisheryBiologyEnvironmental chemistryEnvironmental scienceZoologyEcologyChemistryBioaccumulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uptake of the neurotoxicant monomethylmercury (MeHg) from fish and marine mammals continues to present a public health concern in Canada and elsewhere. However, fish and marine mammals are key diet items contributing to food security for some Indigenous populations in Canada. Mercury (Hg) exposure is estimated assuming that 100% of Hg is methylated, that 100% will be absorbed by the consumer and that cooking does not affect MeHg concentrations. Some of these assumptions do not correspond to our current state of knowledge. The aim of this study was to assess the impact of additional variables on Hg exposure equation using probabilistic risk analysis. New variables tested were (1) the proportion of methylated Hg compared to total Hg (pMeHg, %), (2) the relative absorption factor (RAF, %) expressed as bioaccessibility and (3) the mass loss factor (MLF, unitless) that represents the loss of moisture during cooking, known to increase MeHg concentration in fish and mammals. For the new variables, data from literature were used in order to set point estimate values that were further used in the probabilistic risk analysis. Modelling results for both fish and marine mammals indicate that adding these new variables significantly influenced estimates of MeHg exposure (Mood’s median test, p < 0.05). This study highlights that the evaluation of exposure to MeHg is sensitive to pMeHg, RAF and MLF, and the inclusion of these variables in risk assessment should be considered with care. Further research is needed to provide better food-dependent, population-specific estimates of RAF and MLF before formal inclusion in exposure estimates.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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