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Enregistrement W4402837919 · doi:10.1016/j.indenv.2024.100051

Setting public health guidelines for chemicals in indoor settled dust. First achievements and steps to come: The case of lead

2024· article· en· W4402837919 sur OpenAlexaff
Philippe Glorennec, A. Pelfrêne, J-U. Mullot, B. Le Bot, Claude Emond, C. Javaux Léger, Denis Bourgeois

Notice bibliographique

RevueIndoor Environments · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLead (geology)Environmental healthEnvironmental scienceEnvironmental planningMedicineGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,271 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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