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Enregistrement W7096291199

Research Note Environmental Contaminant Concentrations in Canada Goose (Branta canadensis) Muscle: Probabilistic Risk Assessment for Human Consumers

2013· article· en· W7096291199 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGooseWildlifeConsumption (sociology)Risk assessmentFood contaminantProbabilistic logicAgriculture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue of food insecurity affects millions of people in the United States every year. Often these people rely on soup kitchens, food banks, and shelters for proper meals, and these organizations often depend on donations to meet needs. One of the most limited food resources is meat. To help alleviate this problem, the U.S. Department of Agriculture Wildlife Services donates more than 60 tons of wild game (deer, moose, feral hogs, goats, geese, and ducks) to a variety of charitable organizations each year. Although commercially produced meat routinely undergoes screening for contaminants, potential exposure to environmental contaminants from eating wild game is not well characterized. In this study, the concentration of 17 contaminants of concern in the breast meat of wild geese was examined. These concentrations were then used in a probabilistic model to estimate potential risk associated with consumption of this meat. Based on model predictions, more than 99 % of all adults were below exposure limits for all of the compounds tested. For all consumer age classes modeled, consumption of wild goose meat may expose a small fraction of these populations to levels of lead higher than the recommended exposure limits. Similarly, mercury exposure was predicted to be higher than the recommended limits when the meat was served as steaks. This information about concentrations of contaminants of concern in goose meat and potential exposures associated with meat consumption based on probabilistic models will enable others to make informed decisions about the risks associated with the consumption of wild meat. Environmental contaminants, either naturally occurring

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
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