Fish, rice, and human hair mercury concentrations and health risks in typical Hg-contaminated areas and fish-rich areas, China
Notice bibliographique
Résumé
Human exposure to methylmercury (MeHg) from consuming contaminated fish has been a major concern for decades. Besides, human MeHg exposure through rice consumption has been recently found to be important in some Asian countries. China is the largest country on mercury (Hg) production, consumption, and anthropogenic emission. However, the health risks of human Hg exposure are not fully understood. A total of 624 fish, 299 rice, and 994 human hair samples were collected from typical Hg-contaminated areas and major fish-rich areas to assess the health risks from human Hg exposure in China. Fish and rice samples showed relatively low Hg levels, except the rice in the Wanshan Hg mining area (WMMA). Human hair total Hg (THg) and MeHg concentrations were significantly elevated in WMMA, Zhoushan (ZS), Xiamen (XM), Qingdao (QD), and zinc smelting area (ZSA), and 85% of hair samples in WMMA, 62% in ZS, 40% in XM, 26% in QD, and 17% in ZSA had THg concentrations exceeding the limit set by the USEPA (1 μg/g). Rice consumption was the main pathway (>85%) for human MeHg exposure in the studied Hg-contaminated areas. Meanwhile, fish was the primary human MeHg exposure source (>85%) in coastal cities. Therefore, soil remediation in typical Hg-contaminated areas and scientific guidance for fish consumption in coastal provinces are urgently needed to reduce the health risks from human Hg exposure in China.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».