Fish Consumption Advisory Programs: Opportunities and Challenges for the Protection of Human Health in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Fish consumption advisories provide valuable information on the protection of human health from contaminated fish consumption, yet are rarely conducted comprehensively nor communicated widely. Environmental policies that fail to adequately develop and implement fish consumption advisory programs are largely to blame. This policy analysis delves into the strengths and weaknesses of current fish consumption advisory programs in the United States and Canada. To compare between these countries, fish consumption advisory programs were broadly described across all 50 US states and 13 Canadian provinces/territories. Two case studies were chosen to provide a more detailed look into the complexities of fish consumption advisory programs (Arizona and Nova Scotia). It is apparent from this research that fish consumption advisory programs and policies do not comprehensively address human health and environmental justice concerns in either country suggesting policy changes are necessary. Opportunities for and barriers to regulatory change in both countries were identified, and suggestions on sharing strong policies were provided. Finally, international frameworks aimed at improving fish consumption advisory programs were explored, mainly those used by the European Union. Environmental justice and human health concerns will only increase given changing environments and emerging toxicological issues; therefore, increased focus on fish consumption advisory programs is warranted. This focus should consider policy change in particular because it can codify human health and environmental justice protections upon which stronger fish consumption advisory programs can be built.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».