Dependence of intake fraction on release location in a multi-media framework: A case study of four contaminants in North America
Notice bibliographique
Résumé
The extent of human exposure to persistent anthropogenic environmental contaminants is a complex function of the amount of chemical emitted, its physico-chemical properties and reactivity, the nature of the environment, and the characteristics of the pathways for human exposure, such as inhalation, intake of food and water and dermal contact. For some chemicals, the location of emissions relative to areas of high population density or intense food production may also be an important factor. The relative importance of these variables is explored using the regionally segmented BETR North America contaminant fate model and data for food production patterns and population density for North America. The model is applied to four contaminants emitted to air: benzene, carbon tetrachloride, benzo[a]pyrene and 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo dioxin. The total continental intake fraction (iF), relating exposure quantity to emission quantity, is employed as a metric for assessing population exposure to environmental contaminants. The results show that the use of continentally averaged parameters for population density and food production provides an accurate estimate of the median of iF calculated for emissions in individual regions, however iF can range from this median by up to 3 orders of magnitude, especially for chemicals transferred to humans through the food pathway. The location of population relative to food production and emissions of chemicals are important variables that should be considered in assessing the public health implications of chemical emissions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».