LaKind et al. PFAS and Breast Milk
Notice bibliographique
Résumé
This file contains data used in: Judy S. LaKind, Marc-Andre Verner, Rachel Rogers, Helen Goeden, Daniel Q. Naiman, Satori A. Marchitti, Geniece M. Lehmann, Erin P. Hines, Suzanne E. Fenton. (2021) Current breast milk PFAS levels in the US and Canada: After all this time why don’t we know more? To estimate nationally representative breast milk concentrations for the US and Canada, we used serum PFOS, PFOA, PFHxS, and PFNA data from the NHANES and the Canadian Health Measures Survey, respectively. To estimate milk concentrations in communities with a known history of PFAS drinking water contamination, geometric mean serum concentrations measured as part of the ATSDR PFAS Exposure Assessments (https://www.atsdr.cdc.gov/pfas/activities/assessments.html) were used. We also used publicly available data from the New York State Department of Health for information on the Hoosick Falls and Petersburgh areas. In Table 1. Serum PFAS, serum or plasma PFAS concentrations (ng/mL) and the number of participants in each cohort (N) are shown. Measured serum/plasma concentrations in national surveys and communities impacted by PFAS were multiplied by milk:serum ratios to estimate breast milk PFAS levels. Figure 1. Breast Milk PFAS shows the results for each dataset.
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 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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,183 | 0,072 |
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 ».