ISDP 2014 Abstracts
Notice bibliographique
Résumé
In January 2014, an industrial storage tank containing multiple coal processing chemicals ruptured and spilled approximately 37,850 liters of Crude MCHM and polyglycol ethers into the Elk River in West Virginia.This environmental disaster polluted drinking water for more than 300,000 residents, many of whom were pregnant women, infants, and children.These substances cause eye/skin irritation and have been linked to kidney damage and hemoglobin anomalies in rats and humans.What is presently unknown is whether these substances affect physiological, neurological, and behavioral development in young organisms.We examined the effects of tripropylene glycol methyl ether (TPGME, one isomer of polyglycol ethers) and PPh 3 (a substance chemically similar to Crude MCHM) on early physiological development and later behavioral, motor, and social development in zebrafish (Danio rerio).Zebrafish provide an excellent model for toxicology studies, as they develop within transparent eggs that provide a clear "window" into embryological development.They are used extensively throughout the biological, biochemical, and developmental sciences to study neurological and behavioral systems, and have recently shown promise as practical screens for chemical toxicology studies.In this study, zebrafish embryos were exposed to 2%, 5%, or 10% solutions of either TPGME or PPh 3 during the embryonic stage (days post-fertilization, dpf: 1-5), a period analogous to the prenatal period in human development.Results showed that both of these substances significantly compromise developmental physiology in embryonic zebrafish when compared to controls.Preliminary tests also reveal that these substances appear to negatively affect developing motor, behavioral, and social systems.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,011 | 0,031 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».