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Enregistrement W4392545216 · doi:10.1016/j.eehl.2024.02.006

Leveraging the One Health concept for arsenic sustainability

2024· review· en· W4392545216 sur OpenAlexaff
Yujie Huang, Qi Miao, Raymond W. M. Kwong, Dapeng Zhang, Yuchuan Fan, Ming Zhou, Xiliang Yan, Jianbo Jia, Bing Yan, Chengjun Li

Notice bibliographique

RevueEco-Environment & Health · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceGuangdong Provincial Pearl River Talents ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSustainabilityHuman healthEnvironmental planningSustainable developmentCoping (psychology)Environmental resource managementEnvironmental ethicsRisk analysis (engineering)BusinessEnvironmental healthEnvironmental scienceEcologyPsychologyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arsenic (As) is a naturally occurring chemical element widely distributed in the Earth's crust. Human activities have significantly altered As presence in the environment, posing significant threats to the biota as well as human health. The environmental fates and adverse outcomes of As of various species have been extensively studied in the past few decades. It is imperative to summarize these advances as a whole to provide more profound insights into the As cycle for sustainable development. Embracing the One Health concept, we systematically reviewed previous studies in this work and explored the following three fundamental questions, i.e., what the trends and associated changes are in As contamination, how living organisms interact and cope with As contamination, and most importantly what to do to achieve a sustainable future with As. By focusing on one critical question in each section, this review aims to provide a full picture of the complexity of environmental As. To tackle the significant research challenges and gaps in As pollution and mitigation, we further proposed a One Health framework with potential coping strategies, guiding a coordinated agenda on dealing with legacy As in the environment and ensuring a sustainable As future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,297 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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