A public health perspective on cyanobacteria, climate change, population growth, and potential risk of neurodegenerative disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cyanobacteria are a global health issue. These bacteria can produce toxins (cyanotoxins) that have important health consequences and exposure can occur through multiple pathways including drinking water and seafood. While several cyanotoxins are regulated and monitored, most are not. In this perspective, we provide a narrative review describing how climate change and population growth contribute to increasing risk of cyanotoxin exposure. Next, we explore the hypothesis that cyanobacteria are associated with the development of neurodegenerative diseases. Through synthesizing this literature, we underscore the need for more exposure data to elucidate specific health effects. To demonstrate this gap and understand what data are available in British Columbia, Canada (BC), we describe the current approach to monitoring cyanobacteria and cyanotoxins in BC lakes. We identify sources of data and knowledge gaps in this BC case study that would inform exposure and exposure-health effect studies, including understanding links between cyanotoxins and neurodegenerative diseases. We find that although exposure risk is likely to be heterogenous, monitoring across BC lakes is disparate, making long-term, provincial-scale surveillance difficult. We discuss this case study with a view towards identifying opportunities in BC for performing future research and as an example for others seeking to understand the risks in their regions.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».