Metal levels in waste pickers in Brasilia, Brazil: hair and nail as exposure matrices
Notice bibliographique
Résumé
= 355) as matrices of exposure. Waste pickers were grouped according to their workplace (open waste dump: G1 and sorting plants: G2). Hair and nail samples were collected and analyzed using ICP-MS. The work duration in the facilities was significantly different between the groups with averages of 16.46 (8.48) yrs and 9.26 (6.28) yrs for hair donors in G1 and G2, and 15.92 (7.72) yrs and 8.55 (5.77) yrs for toenail donors in G1 and G2, respectively. The arithmetic means (μg/g) of cadmium, copper, lead, and manganese in hair were significantly higher in G2 (0.076 ± 0.133; 19.61 ± 18.16; 2.27 ± .56 and 3.87 ± 5.59, respectively) compared to G1 (0.069 ± 0.235; 15.72 ± 15.18; 1.72 ± 4.04 and 3.65 ± 5.5, respectively). Concentrations of arsenic, barium, cadmium, copper, cobalt, lead, manganese, and molybdenum in nail were significantly higher in G2 (0.57 ± 0.39; 22.74 ± 42.06; 0.1 ± 0.08; 22.7 ± 51.60; 0.48 ± 0.45; 4.69 ± 9.43; 19.07 ± 20.75; 1.80 ± 1.76, respectively) compared to G1 (0.40 ± 0.28; 15.32 ± 22.31; 0.08 ± 0.11; 11.91 ± 16.25; 0.37 ± 0.37; 3.94 ± 15.04; 13.01 ± 19.08; 1.16 ± 1.80, respective. Our findings suggest that the studied population was exposed to toxic metals and indicates the need for chemical exposure prevention policies to monitor chemical risk exposures in waste pickers.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».