MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4320855927 · doi:10.1007/s13280-023-01831-6

Our evolved understanding of the human health risks of mercury

2023· review· en· W4320855927 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesDartmouth CollegeWorld Health Organization
Mots-clésMercury (programming language)ConventionThe arcticEnvironmental healthMERCURY EXPOSUREHuman healthMercury pollutionOperationalizationGeographyEnvironmental protectionEnvironmental planningPollutionPolitical scienceEcologyLawMedicineBiologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury (Hg) is a chemical of health concern worldwide that is now being acted upon through the Minamata Convention. Operationalizing the Convention and tracking its effectiveness requires empathy of the diversity and variation of mercury exposure and risk in populations worldwide. As part of the health plenary for the 15th International Conference on Mercury as a Global Pollutant (ICMGP), this review paper details how scientific understandings have evolved over time, from tragic poisoning events in the mid-twentieth century to important epidemiological studies in the late-twentieth century in the Seychelles and Faroe Islands, the Arctic and Amazon. Entering the twenty-first century, studies on diverse source-exposure scenarios (e.g., ASGM, amalgams, contaminated sites, cosmetics, electronic waste) from across global regions have expanded understandings and exemplified the need to consider socio-environmental variables and local contexts when conducting health studies. We conclude with perspectives on next steps for mercury health research in the post-Minamata Convention era.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,467
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,002 · 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