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Enregistrement W4409349100 · doi:10.1016/j.neuro.2025.04.001

Using machine learning to investigate the influence of the prenatal chemical exposome on neurodevelopment of young children

2025· article· en· W4409349100 sur OpenAlexafffund
Gillian England-Mason, Sarah J. MacEachern, Kimberly Amador, Munawar Hussain Soomro, Anthony Reardon, Amy M. MacDonald, David W. Kinniburgh, Nicole Letourneau, Gerald F. Giesbrecht, Jonathan W. Martin, Nils D. Forkert, Deborah Dewey

Notice bibliographique

RevueNeuroToxicology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesAlberta Children's Hospital Research InstituteNational Institutes of HealthCanada Research ChairsNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésExposomePrenatal exposureNeuroscienceMedicinePhysiologyPsychologyEnvironmental healthDevelopmental psychologyBiologyComputational biologyPregnancyGeneticsGestation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

=0.09). Environmental chemicals, sociodemographic factors, and maternal mental health were found to be highly ranked predictors of cognitive, language, and motor development in young children. Our findings demonstrate the potential of machine learning approaches to identify and determine the relative importance of different predictors of child neurodevelopmental outcomes. Future developmental neurotoxicology research should consider the prenatal chemical exposome as well as sample characteristics such as sociodemographic factors and maternal mental health as important predictors of child neurodevelopment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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