Notice bibliographique
Résumé
Abstract The twentieth century saw greatly expanded use and environmental dispersion of lead, a dense metal valued since antiquity because of its low melting point, pliability, and durability. Analysis of a Swiss peat bog showed that annual average lead deposition increased 1600-fold between 5000 B.C. and the maximum in 1979. Recognition of adult lead poisoning with abdominal colic can be traced to Hippocrates in about 370 B.C. (in metal workers) and Baker in 1767 (who linked Devonshire colic to consumption of lead-contaminated cider) (Table 4–1). Childhood lead poisoning was recognized as a distinct entity in 1892 and neurotoxicity in experimental animals by the 1920s. There has been substantial progress in reducing childhood lead exposure, but many children remain at risk. The objective of this chapter is to illustrate how failure to apply the precautionary principle allowed inappropriate uses of lead, massive environmental contamination, and major adverse impacts on child health. The first section focuses mainly on the susceptibility of the developing human nervous system to adverse neurobehavioral effects from relatively low-level lead exposure, as evidenced by epidemiologic and toxicologic studies. The discussion includes environmental indices and biomarkers of lead exposure and toxico-kinetics. The risk management section addresses lead sources (air, water, food, soil/dust) and interventions for preventing childhood lead exposure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,041 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».