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Enregistrement W3176106691 · doi:10.17269/s41997-021-00508-5

Regionally representative hair mercury levels in Canadian First Nations adults living on reserves

2021· article· en· W3176106691 sur OpenAlexafffundvenueabout
Constantine Tikhonov, Harold Schwartz, Lesya Marushka, Hing Man Chan, Malek Batal, Tonio Sadik, Amy Ing, Karen Fediuk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversity of OttawaInuit Tapiriit KanatamiAssembly of First Nations
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaIndigenous Services CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMercury (programming language)BiomonitoringEnvironmental healthMedicinePublic healthPopulationGeographyDemographyEnvironmental protectionEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective The primary objective of this participatory study was to assess the current body burden of mercury among First Nations adults. Methods The First Nations Food, Nutrition and Environment Study (2008–2018) collected regionally representative data from First Nations adults living on reserves south of the 60thparallel. Mercury was analyzed in hair as a preferred biomarker for prolonged exposure. Hair samples, a 5 mm bundle cut from the occipital region, were collected from the participants who gave consent and measured for total mercury concentrations using cold vapor atomic fluorescence spectrophotometry. Results In total, 3404 First Nations adults living in 92 communities provided hair samples. This represents 52.5% of the respondents to the household surveys. The mean hair mercury concentrations were 0.56 μg/g among all participants and 0.34 μg/g among women of childbearing age (WCBA). There were 64 exceedances of Health Canada’s mercury biomonitoring guidelines (44 WCBA, 8 women aged 51+ years, 3 men aged 19–50 years, and 9 men aged 51+ years). Conclusion Current mercury exposure no longer presents a significant clinical health risk in most of the First Nations population south of the 60thparallel across Canada. However, mercury exposure continues to be an ongoing environmental public health concern that requires continued monitoring and assessment. Women of childbearing age (19–50 years) and older individuals living in northern ecozones and Quebec have higher mercury exposures, often exceeding Health Canada’s guidelines. Careful risk communication and risk management programs need to focus on northern ecozones and Quebec.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnelmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,238 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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