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Enregistrement W4402868597 · doi:10.18502/wkmj.v66i3.15772

Impact of Global Warming on Cancer Development: A Review of Environmental Carcinogens and Human Immunogenetics

2024· review· en· W4402868597 sur OpenAlexaff
Pardis Shirkani, Afshin Shirkani

Notice bibliographique

RevueWest Kazakhstan Medical Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunogeneticsEnvironmental ethicsEnvironmental planningEnvironmental scienceBiologyGeneticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the impact of global warming on cancer development, specifically focusing on the intensified effects of environmental carcinogens such as ultraviolet (UV) radiation and air pollutants. Our review elucidates the intricate interplay between global warming, ecological carcinogens, human immunogenetics, and cancer susceptibility. The analysis highlights the exacerbating effects of rising temperatures and changes in atmospheric conditions on exposure to UV radiation and air pollutants, including particulate matter (PM), polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), nitrogen dioxide (NO2), nitrogen oxides (NOx), and ground-level ozone (O3). Furthermore, the study explores the pivotal role of human immunogenetics in modulating individual responses to carcinogen exposure and shaping cancer susceptibility and progression. Genetic variations in key immune-related genes and their influence on the interplay between environmental carcinogens and cancer development are discussed. The paper underscores the importance of longitudinal cohort studies, integrative approaches, and interdisciplinary collaborations to advance our understanding of the complex interactions between global warming, environmental carcinogens, human immunogenetics, and cancer biology. Additionally, evidence-based public health interventions targeting environmental carcinogens and personalized prevention strategies based on genetic susceptibility profiles and environmental exposure assessments are proposed to address the growing challenges of environmentally induced cancers.

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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,974
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)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,349 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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