Setting public health guidelines for chemicals in indoor settled dust. First achievements and steps to come: The case of lead
Notice bibliographique
Résumé
Health based guidelines for environmental concentrations of chemicals are designed to prevent harmful chemical exposures. However, none exists for indoor settled dust, despite its ingestion being a documented pathway of exposure, for certain chemicals. The objective of this paper is to present the derivation of a health-based indoor settled dust guideline (ISDG) for lead. The guideline was developed to protect a specific fraction of the most vulnerable population against the most sensitive effect, taking into account other exposure pathways. It is calculated from a toxicological reference value, body weight, and the mass of ingested dust. The most vulnerable population is young children, and the corresponding critical effect is a loss of IQ points, with a toxicity reference value of 0.5 µg.kg bw −1 .d −1 . Assuming that 80 % of the exposure for the most affected individuals comes from dust ingestion, the ISDG for protecting 90, 95 or 95 % of young children are 43, 33 and 20 µg.g dust −1 , respectively. These values are consistently lower than the concentrations that would trigger lead poisoning screening. The main uncertainties lie in the estimations of the amount of ingested dust. This ISDG could contribute to environmental management efforts to prevent or reduce lead exposures. • Health-based indoor settled dust guideline were calculated for lead. • Computed from toxicity and exposure data. • Computed for protection of 90,95 & 99 % of vulnerable population. • Complete other reference values for lead in dust.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».