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Enregistrement W7096747573

Hair Mercury Levels of Women of Reproductive Age in Ontario, Canada: Implications to Fetal Safety and Fish Consumption

2015· article· en· W7096747573 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)Fish consumptionPredatory fishIngestionMERCURY EXPOSUREFetusFish <Actinopterygii>Polyunsaturated fatty acid
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

roductive age in relation to fish intake in e Motherisk Program for information onICP-MS Inductively coupled plasma mass spectrometryC ompared with other types of meat, fish are a source of high-quality lean protein and n-3 polyunsaturated fatty acids, which are essential for growth of the developing fetal brain.1 The predominant drawback of fish consumption for ex-pectant mothers is that all fish contain traces of methyl mercury, a known developmental neurotoxin. Methyl mercury concentration varies widely among fish species. Top predatory fresh-water fish frommercury-contaminated lakes typically con-tain the highest levels.2 Although epidemics in which large numbers of people were affected by high doses of methyl mercury in Japan3 and Iraq4 affirmed the fact that consumption of high concentrations of methyl mercury in foodstuffs by pregnant women can cause severe neurodevelopment problems in offspring,5 the implications of much lower level exposures, such as those occurring in fish-eating populations today, are largely unknown. The threshold that will adversely affect the developing fetus is debated. In January 2001, the US Food and Drug Administration (FDA) and the US Environmental Protection Agency (EPA) issued advisories counselling pregnant women to avoid consuming specified long-lived predatory fish, which may contain high levels of organic mercury, and to limit ingestion of all other fish.6,7 After this advisory was issued, it has been found that many Amer-

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,142

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
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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