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Enregistrement W4283069208 · doi:10.1007/s12011-022-03331-2

Evaluation of Rare Earth Element-Associated Hormetic Effects in Candidate Fertilizers and Livestock Feed Additives

2022· review· en· W4283069208 sur OpenAlexaff
Franca Tommasi, Philippe J. Thomas, Daniel Mark Lyons, Giovanni Pagano, Rahime Oral, Antonietta Siciliano, Maria Toscanesi, Marco Guida, Marco Trifuoggi

Notice bibliographique

RevueBiological Trace Element Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensCarleton UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE European Research CouncilUniversità degli Studi di Napoli Federico II
Mots-clésLivestockHormesisRare earthCropEnvironmental chemistryChemistryYield (engineering)Feed additiveBiotechnologyAgronomyToxicologyFood scienceBiologyMineralogyEcologyBiochemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rare earth elements (REEs) are recognized as emerging contaminants with implications in human and environmental health. Apart from their adverse effects, REEs have been reported as having positive effects when amended to fertilizers and livestock feed additives, thus suggesting a hormetic trend, implying a concentration-related shift from stimulation to inhibition and toxicity, with analogous trends that have been assessed for a number of xenobiotics. In view of optimizing the success of REE mixtures in stimulating crop yield and/or livestock growth or egg production, one should foresee the comparative concentration-related effects of individual REEs (e.g., Ce and La) vs. their mixtures, which may display distinct trends. The results might prompt further explorations on the use of REE mixtures vs. single REEs aimed at optimizing the preparation of fertilizers and feed additives, in view of the potential recognition of their use in agronomy and zootechny.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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