Notice bibliographique
Résumé
One of the major goals of the Great Lakes Action Plan is to actively accumulate and assess toxicological information on persistent toxic substances found in the Great Lakes basin. As part of Health Canada's commitment to this plan, a review of biomarkers for the environmental contaminants polychlorinated biphenyls (PCBs) and polychlorinated dibenzodioxins/dibenzofurans (PCDDs/PCDFs) was conducted. In general, while food consumption was identified as the major source of human exposure to both contaminant groups, certain commodities, such as fish, milk and dairy products, and meat, were found to predominate. Due to the ubiquitous nature of these environmental contaminants and their propensity to bioaccumulate, all humans will have detectable body burdens, which in certain cases can be positively associated with the consumption of particular foods (i.e., PCBs and freshwater fish from the Great Lakes). When dealing with environmental exposure only, relating specific effect biomarkers to contaminant exposure or tissue levels was difficult, due in part to the complex nature of the exposure and the nonspecific nature of the effect. For PCBs, the most likely biomarkers of effect included some form of alteration in lipid metabolism (serum triglyceride / cholesterol levels) and elevation of hepatic-related enzymes, aspartate aminotransferase (AST) and y-glutamyltransferase (GGT). Cross-species
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,024 |
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 ».