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Enregistrement W4379385049 · doi:10.3390/toxics11060507

Urinary Cypermethrin Metabolites among Conventional and Organic Farmers in Thailand

2023· article· en· W4379385049 sur OpenAlexaboutno aff
Atima Tremongkoltip, Sumate Pengpumkiat, Pornpimol Kongtip, Noppanun Nankongnab, Sukhontha Siri, Susan Woskie

Notice bibliographique

RevueToxics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International Center
Mots-clésCypermethrinPyrethroidToxicologyUrinePesticidePopulationSignificant differenceEnvironmental healthBiologyChemistryMedicineAgronomyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 224) were also recruited in the Yasothorn province. The farmers were interviewed via a questionnaire and the urine from their first morning void was collected. The urine samples were analyzed for 3-phenoxybenzoic acid (3-PBA), cis-3-(2,2-dichlorovinyl)-2,2-dimethylcyclopropane carboxylic acid (cis-DCCA), and trans-3-(2,2-dichlorovinyl)-2,2-dimethylcyclopropane carboxylic acid (trans-DCCA). The results showed no significant difference in the urinary cypermethrin metabolites between the conventional farmers and the organic farmers, for whom the usage of cypermethrin was not accounted for. However, when conventional farmers who used cypermethrin on the farm and in the home were compared with conventional farmers who did not use any cypermethrin or with organic farmers, a significant difference was noted for all metabolites except for trans-DCCA. These findings show that the most significant exposures to cypermethrin are among conventional farmers who use the insecticide on their farms or in their homes. However, measurable levels of all metabolites were found among both conventional and organic farmers who only used cypermethrin in the home or not at all, suggesting that the at-home use of pyrethroids and other possible exposures from pyrethroid residues on market-bought food may contribute to urinary levels of pyrethroids that exceed those of the general population in the US and Canada.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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