A cumulative human health risk assessment of the traditional diet of Indigenous youth in Western James Bay, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Environmental contaminant exposure from traditional food consumption presents a risk for Indigenous youth (i.e., children and adolescents) who live in northern Canada; however, there are few studies targeting this demographic. Essential (Co, Cr, Mn, and Se) and non-essential (As, Cd, Hg, Ni, Pb, and Sb) metals and metalloids, and fourteen polychlorinated biphenyl (PCBs) congeners in 229 tissue samples of traditionally consumed foods were analyzed (i.e., birds, fish, and large mammals) using the Arctic Monitoring and Assessment Programme protocol. Deterministic and probabilistic Monte Carlo risk assessments were used to estimate the risk of exposure to contaminants via the consumption of traditional foods; a maximum cumulative ratio calculation (MCR) to assess the risk of a varied diet of traditional foods for metals and metalloids was also carried out. There was a probabilistic risk of exposure to Hg from the consumption of pike, sucker, and walleye for children; the MCR supported the result that the risk was due mainly to Hg. Dietary exposure to PCB congener 153 (PCB-153) was primarily due to the consumption of pike and sucker. There was also a risk of exposure to three other PCB congeners (PCB-101, -180, -187) from the consumption of sucker. Our assessment indicates a risk of exposure to Hg and certain PCBs; however, the actual risk of exposure varies with season, differences in traditional food consumption, and local levels of the toxicant. Therefore, monitoring and communicating information to affected communities on an annual basis is recommended.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».