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Enregistrement W4390175404 · doi:10.3390/molecules29010106

Unpacking Phthalates from Obscurity in the Environment

2023· article· en· W4390175404 sur OpenAlexafffund
Marzieh Baneshi, Jamey Tonney-Gagne, Fatima Halilu, Kavya Pilavangan, Ben Sabu Abraham, A.L. Prosser, Nikaran Kanchanadevi Marimuthu, Rajendran Kaliaperumal, Allen J. Britten, Martin Mkandawire

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensDalhousie UniversityCape Breton University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésPlasticizerPhthalic acidPhthalateUnpackingEnvironmental chemistryEnvironmental scienceBiochemical engineeringComputer scienceChemistryEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phthalates (PAEs) are a group of synthetic esters of phthalic acid compounds mostly used as plasticizers in plastic materials but are widely applied in most industries and products. As plasticizers in plastic materials, they are not chemically bound to the polymeric matrix and easily leach out. Logically, PAEs should be prevalent in the environment, but their prevalence, transport, fate, and effects have been largely unknown until recently. This has been attributed, inter alia, to a lack of standardized analytical procedures for identifying them in complex matrices. Nevertheless, current advancements in analytical techniques facilitate the understanding of PAEs in the environment. It is now known that they can potentially impact ecological and human health adversely, leading to their categorization as endocrine-disrupting chemicals, carcinogenic, and liver- and kidney-failure-causing agents, which has landed them among contaminants of emerging concern (CECs). Thus, this review article reports and discusses the developments and advancements in PAEs' standard analytical methods, facilitating their emergence from obscurity. It further explores the opportunities, challenges, and limits of their advancements.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,291 · 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
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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