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Enregistrement W4384914397 · doi:10.1016/j.eehl.2023.07.004

The hidden risk of microplastic-associated pathogens in aquatic environments

2023· review· en· W4384914397 sur OpenAlexaff
Huan Zhong, Mengjie Wu, Christian Sonne, Su Shiung Lam, Raymond W. M. Kwong, Yuelu Jiang, Xiaoli Zhao, Xuemei Sun, Xuxiang Zhang, Chengjun Li, Yuanyuan Li, Guangbo Qu, Feng Jiang, Huahong Shi, Rong Ji, Hongqiang Ren

Notice bibliographique

RevueEco-Environment & Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTransmission (telecommunications)Human pathogenPathogenBiologyHuman healthMicroplasticsAquacultureEnvironmental healthRisk assessmentRisk analysis (engineering)EcologyFish <Actinopterygii>MedicineMicrobiologyFisheryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing studies of plastisphere have raised public concern about microplastics (MPs) as vectors for pathogens, especially in aquatic environments. However, the extent to which pathogens affect human health through MPs remains unclear, as controversies persist regarding the distinct pathogen colonization on MPs as well as the transmission routes and infection probability of MP-associated pathogens from water to humans. In this review, we critically discuss whether and how pathogens approach humans via MPs, shedding light on the potential health risks involved. Drawing on cutting-edge multidisciplinary research, we show that some MPs may facilitate the growth and long-range transmission of specific pathogens in aquatic environments, ultimately increasing the risk of infection in humans. We identify MP- and pathogen-rich settings, such as wastewater treatment plants, aquaculture farms, and swimming pools, as possible sites for human exposure to MP-associated pathogens. This review emphasizes the need for further research and targeted interventions to better understand and mitigate the potential health risks associated with MP-mediated pathogen transmission.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,006

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,240 · 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'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

Citations87
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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