Effects of Speciation, Cooking and Changes in Bioaccessibility on Methylmercury Exposure Assessment for Contrasting Diets of Fish and Marine Mammals
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».