Investigating strontium isotope linkage between biominerals (uroliths), drinking water and environmental matrices
Notice bibliographique
Résumé
This study presents the mineralogy and strontium isotope ratio (87Sr/86Sr) of 21 pathological biominerals (bladder and kidney stones) collected from patients admitted between 2018 and 2020 at the Department of Urology of the San Pio Hospital (Benevento, southern Italy). Urinary stones belong to the calcium oxalate, purine or calcium phosphate mineralogy types. Their corresponding 87Sr/86Sr range from 0.707607 for an uricite sample to 0.709970 for a weddellite one, and seem to be partly discriminated based on the mineralogy. The comparison with the isotope characteristics of 38 representative Italian bottled and tap drinking waters show a general overlap in 87Sr/86Sr with the biominerals. However, on a smaller geographic area (Campania Region), we observe small 87Sr/86Sr differences between the biominerals and local waters. This may be explained by external Sr inputs for example from agriculture practices, inhaled aerosols (i.e., particulate matter), animal manure and sewage, non-regional foods. Nevertheless, biominerals of patients that stated to drink and eat local water/wines and foods every day exhibited a narrower 87Sr/86Sr range roughly matching the typical isotope ratios of local geological materials and waters, as well as those of archaeological biominerals from the same area. Finally, we conclude that the strontium isotope signature of urinary stones may reflect that of the environmental matrices surrounding patients, but future investigations are recommended to ultimately establish the potential for pathological biominerals as reliable biomonitoring proxies, taking into the account the contribution of the external sources of Sr.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».