Native American and First-Nations Canadian and Physical PFAS Accumulations: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Native communities' exposure to anthropogenic Per- and Polyfluoroalkyl Substances (PFAS: "Forever Chemicals") are not demographically or geographically evenly distributed. Those who live near or on contaminated land or water are the most likely to accumulate dangerous amounts of PFAS that may have serious health consequences (Tribal PFAS Working Group 2021). Areas that tend to be most contaminated include landfills, airports, and military bases. Often Black, Indigenous People of Color (BIPOC) and low-income communities are placed near these "sacrificial zones" due to historic and current policies that segregate and marginalize people and families to polluted lands creating great environmental injustices (Dixie). In this thesis I will discuss 14 articles that delve into PFAS bodily accumulations in Native communities North of the 60th meridian in the U.S. and Canada and will come to understand that food and general practices deeply effect PFAS accumulation from community to community. Though there is overlap in some of the data found in this review, generalized understandings about Native peoples' bodily accumulations of PFAS in the region are hard to determine, and should be approached cautiously. I therefore conclude that to truly understand PFAS in Native communities, first-foods, first-medicines, and drinking water need to be tested. Native food, medicine, and water sovereignty should be centered, and Native leadership is paramount.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».