High manganese and nickel concentrations in human hair and well water and low calcium concentration in blood serum in a pristine area with sulphide-rich bedrock
Notice bibliographique
Résumé
We report the trace element status of residents living in areas with naturally sulphide-rich bedrock and soil in two municipalities in Finland, Sotkamo and Kaavi. Altogether, 225 people from these sparsely populated regions participated voluntarily by providing hair and blood samples. The concentrations of calcium, zinc and copper in serum as well as selenium and cadmium in whole blood did not show correlation with those concentrations in hair samples. Calcium concentration in serum was slightly lower in the sulphide-rich areas (median value 91.4 mg/l, n = 103) than in the areas with adjacent sulphur-poor bedrock (median value 93.6 mg/l, n = 82). The concentrations of Ni and Mn in hair correlated with those in drinking water. The highest Mn and Ni concentrations in the water samples from private wells were 1620 µg/l and 51 µg/l and the highest concentrations in human hair samples 36.44 mg/kg and 12.3 mg/kg, respectively. The challenge with elevated trace element concentrations in some well waters is well documented. In northern countries (Finland, Sweden, Norway and Canada), only 10% of the population depend on private well water, and 90% have access to monitored municipal water supplies. Compared with data available from sulphide mine sites globally, the nickel and manganese concentrations in human hair samples were high in our sulphide-rich study area at Sotkamo representing the trace element status of residents under natural conditions.
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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) | 0,000 | 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 ».