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Enregistrement W4388331471 · doi:10.1093/oso/9780195135596.003.0005

Metals—Mercury, Arsenic, Cadmium, and Manganese

2003· book-chapter· en· W4388331471 sur OpenAlexaff
Donald T. Wigle

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)CadmiumMethylmercuryArsenicEnvironmental chemistryManganeseBiomonitoringMetalloidNeurotoxicityChemistryBioaccumulationToxicityMetal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The previous chapter documents the child health threats posed by lead, the most intensely studied heavy metal. This chapter describes the known and potential health hazards of other metals and metalloids including mercury, arsenic, cadmium, and manganese. Except for mercury, it is the inorganic and organic derivatives of these elements that are potential child health hazards. In common with PCBs and certain other stable organochlorine compounds, cadmium and methylmercury tend to persist in environmental media and to bioaccumulate in certain foods eaten by humans. While lead, mercury, arsenic, and cadmium have no known essential role in human biology, inorganic manganese is an essential trace element required for the normal function of several important enzymes. Inhaled inorganic manganese, however, can cause neurotoxicity among occupationally exposed adults. Although high-level exposures to mercury (especially methylmercury) cause severe neurotoxicity among children and adults, there has been little epidemiologic research on the potential roles of dental amalgam (a widespread source of elemental mercury exposure), arsenic, cadmium, and manganese in adverse child health outcomes. This chapter summarizes current knowledge about these elements and points to the need for increased epidemiologic research and biomonitoring.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,017

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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