Mapping Human Health Outcomes in Relation to Harmful Algal Blooms Using a Translational Research Framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim: To evaluate Human Health Outcomes (HHO) after exposure to Harmful Algal Blooms (HABs) in aging adults through the National Institute of Environmental Science, Research Translational Framework (NIEHS-TRF). Our program of research required a cohesive framework for continued multidisciplinary collaboration (environmental sciences, epidemiology, & nursing) and research dissemination in healthcare literature. The initial research (2018) during a bloom detected cyanobacterial microcystins in the nares of 95% of aging adults (n = 125) while a different analysis (2023) indicated that residential and recreational exposures were significantly associated with increased risks of respiratory (74%), gastrointestinal (35%) and ocular symptoms (62%). A recent study (2025) affirmed that frequencies of reporting for these symptom groups were significantly higher during bloom periods than non-bloom periods. It became important to diagram our research trajectory. The process of cartography consisted of three steps on the NIEHS-TRF: 1) identification of research categories and activities (depicted visually by rings/nodes) that linked to research program outcomes, 2) within each category (visual ring), linked specific works and program outcomes to activities (visual nodes), and 3) coherently depicted visually as an overall map. The outcomes of the cartography process yielded a cohesive research trajectory, informed grant proposals, guided manuscripts and abstracts all focused-on understanding and addressing potential HHO of exposure to HABs in the aging adult population. Cartography using the NIEHS-TRF framework is recommended for nurse scientists and clinical researchers to support purposeful multidisciplinary collaboration and to strengthen planning and evaluation with clear visualization(s).
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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 | 0,065 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».