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Enregistrement W4310251692 · doi:10.1126/science.abm8668

Variation in human water turnover associated with environmental and lifestyle factors

2022· article· en· W4310251692 sur OpenAlexaff
Yosuke Yamada, Xueying Zhang, Mary E. Henderson, Hiroyuki Sagayama, Herman Pontzer, Daiki Watanabe, Tsukasa Yoshida, Misaka Kimura, Philip N. Ainslie, Lene Frost Andersen, Liam Anderson, Lenore Arab, Issad Baddou, Kweku Bedu-Addo, Ellen E. Blaak, Stéphane Blanc, A. Bonomi, Carlijn V. C. Bouten, Pascal Bovet, Maciej S. Buchowski, Nancy F. Butte, Stefan Gerardus Camps, Graeme L. Close, Jamie A. Cooper, Richard Cooper, Sai Krupa Das, Lara R. Dugas, Simon Eaton, Ulf Ekelund, Sonja Entringer, Terrence Forrester, Barry W. Fudge, Annelies Goris, Michael Gurven, Lewis G. Halsey, Catherine Hambly, Asmaa El Hamdouchi, Marije B. Hoos, Sumei Hu, Noorjehan Joonas, Annemiek M. Joosen, Peter T. Katzmarzyk, Kitty P. Kempen, William E. Kraus, Wantanee Kriengsinyos, Robert F. Kushner, Estelle V. Lambert, William R. Leonard, Nader Lessan, Corby K. Martin, Anine Christine Medin, Erwin P. Meijer, James C. Morehen, James P. Morton, Marian L. Neuhouser, Theresa A. Nicklas, Robert Ojiambo, Kirsi H. Pietiläinen, Yannis Pitsiladis, Jacob Plange‐Rhule, Guy Plasqui, Ross L. Prentice, Roberto Rabinovich, Susan B. Racette, David A. Raichlen, Éric Ravussin, Leanne M. Redman, John J. Reilly, Rebecca M. Reynolds, Susan B. Roberts, Albertine J. Schuit, Luís B. Sardinha, Analiza M. Silva, Anders Sjödin, Eric Stice, Samuel S. Urlacher, Giulio Valenti, Ludo M. Van Etten, Edgar van Mil, Jonathan C. K. Wells, George Wilson, Brian M. Wood, Jack A. Yanovski, Alexia J. Murphy‐Alford, Cornelia Loechl, Amy Luke, Jennifer Rood, Klaas R. Westerterp, William W. Wong, Motohiko Miyachi, Dale A. Schoeller, John R. Speakman

Notice bibliographique

RevueScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNovo Nordisk FondenNational Cancer InstituteNational Science FoundationNational Institutes of HealthInternational Atomic Energy AgencyNational Institute of General Medical SciencesChinese Academy of Sciences
Mots-clésVariation (astronomy)TurnoverEnvironmental scienceEcologyBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water is essential for survival, but one in three individuals worldwide (2.2 billion people) lacks access to safe drinking water. Water intake requirements largely reflect water turnover (WT), the water used by the body each day. We investigated the determinants of human WT in 5604 people from the ages of 8 days to 96 years from 23 countries using isotope-tracking ( 2 H) methods. Age, body size, and composition were significantly associated with WT, as were physical activity, athletic status, pregnancy, socioeconomic status, and environmental characteristics (latitude, altitude, air temperature, and humidity). People who lived in countries with a low human development index (HDI) had higher WT than people in high-HDI countries. On the basis of this extensive dataset, we provide equations to predict human WT in relation to anthropometric, economic, and environmental factors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations95
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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