Impact of Global Warming on Cancer Development: A Review of Environmental Carcinogens and Human Immunogenetics
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».