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Enregistrement W6980742059

Contamination des milieux aquatiques par les résidus de médicaments

2005· other· fr· W6980742059 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2005
Typeother
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquatic environmentWater pollutionPollutionNova scotia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pollution de l'environnement, et plus particulièrement de l'eau, par les micro-polluants d'origine pharmaceutique n'est pas un phénomène récent. La première fois qu'une étude mit en évidence la présence de médicaments dans l'eau remonte à 1976 [HIGNITE et AZARNOFF, 1977]. Les tests eurent lieu aux Etats-Unis à la station d'épuration municipale des eaux usées de " Big Blue Rivers " (Kansas City Missouri U.S.A.). L'un de ces résultats relevait l'existence d'acide salicylique (28,79 g/L, soit 8,64 kg/jour) et d'acide clofibrique (7,09 g/L, soit 2,13 kg/jour). Depuis, plusieurs études en Europe, notamment en Allemagne démontrent que l'eau des rivières et des nappes souterraines peut être contaminée par des résidus de médicaments à des doses non négligeables. Chaque année des milliers de tonnes de substances pharmacologiquement actives sont utilisées pour traiter les maladies ou combattre le stress de la vie moderne. Or, ces xénobiotiques peuvent se retrouver dans les stations d'épuration et contaminer l'environnement. Depuis quelques années, les scientifiques signalent la présence dans l'environnement de composés perturbateurs du système endocrinien susceptibles d'engendrer des effets nocifs aussi bien sur l'homme que sur la faune et la flore entraînant un déséquilibre de l'écosystème. Cette pollution des eaux soulève une problématique de santé publique qui est devenue préoccupante et a suscité l'intérêt des instances de l'Union Européenne pour mener des actions réglementaires afin d'évaluer le risque sanitaire environnemental d'une telle exposition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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