MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4248005315 · doi:10.24124/2010/bpgub671

Environmental and reproductive health: A spatial analysis of adverse birth outcomes and environmental contaminants in British Columbia.

2010· dissertation· en· W4248005315 sur OpenAlexafffundabout
Anders C. Erickson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensCanadian HeritageUniversity of VictoriaUniversity of Northern British ColumbiaLibrary and Archives Canada
Organismes subventionnairesUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésLow birth weightEnvironmental healthPregnancyMedicineHazardHazard ratioBirth weightReproductive healthObstetricsDemographyGeographyPopulationBiologyConfidence intervalEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to contaminants during pregnancy is associated with certain adverse birth outcomes that require further investigation. Community reproductive and environmental health risk maps were produced utilizing birth data obtained from the B.C. Perinatal Health Program and environmental contaminant data from the National Pollutant Release inventory and other national and provincial sources. Geographical information systems (GIS) were utilized to spatially relate perinatal and environmental hazard data, and the risk of adverse birth outcomes was tested using watersheds as the ecological aggregation unit adjusting for individual-level risk factors. The perinatal data included birth outcomes (low birth weight, prematurity, inter-uterine growth restriction, congenital anomalies, stillbirths) and numerous maternal and antenatal risk factor data for all singleton births in B.C. from 2001 to 2006. Small but significant increased risks of adverse birth outcomes were found in high and intermediate hazard watersheds compared to low hazard watersheds. This suggests a possible environmental effect on these reproductive outcomes, however, further studies are needed to corroborate these results. --P.ii.

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

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)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,270 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEnvironmental Justice and Health DisparitiesTravaux en français237 207