Impacts of Mercury Exposure on Human Health, Safety and Environment: Literature Review and Bibliometric Analysis (1995 to 2021)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mercury is a highly toxic and persistent contaminant found in food and parts of the environment. Over the years, global research on mercury poison has soared owing to concerns about its effects on human health, occupational safety, and environmental sustainability. Although numerous studies have identified and examined the various types, sources, toxicity, exposure, and impacts of mercury, comprehensive studies on the research landscape and scientific developments on the subject areas are currently lacking. Therefore, this paper shows a bibliometric analysis (BA) and literature review (LR) of the top publications, funders, organisations, and countries working on Mercury research worldwide. Methods: The research landscape on the subject area was examined by BA from 1995 to 2021, whereas the scientific developments were highlighted through LR. Results: Results showed that mercury research has gained global prominence since the discovery of the Minamata disease in 1956. The most prolific mercury researchers, institutions, and funders are from the United States, Japan, Brazil, Canada, and China, whereas the publications on Mercury research doubled over the period. The top source titles for publications on Mercury are Neurotoxicology, Science of the Total Environment, and Environmental Health Perspectives. However, Micheal Aschner (US) and Takashi Yorifuji (Japan) are the most prolific researchers. Co-occurrence analysis revealed that mercury, methyl mercury, fish, toxicity, and Minamata disease are the most cited keywords, which shows the correlation nexus between fish consumption and mercury poisoning. Conclusion: The LR showed that mercury research is widely investigated due to global concerns about its impact on human health, safety, and the environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».