Mise à jour et étude de sources de variation des niveaux d’exposition au chlordane, au BPC, au toxaphène et au mercure chez les Inuits de l’Arctique canadien
Notice bibliographique
Résumé
La nourriture traditionnelle compose une part essentielle de la culture Inuit. Néanmoins, la contamination de cette nourriture par les organochlorés et les métaux lourds fait l’objet d’une attention toute particulière, car elle excède dans certains cas les recommandations canadiennes. Le but de ce travail est, d’une part de mettre à jour les estimés d’exposition au chlordane, au BPC, au toxaphène et au mercure, et d’autre part d’en explorer certaines sources de variation. Pour ce faire, de nouvelles données sur la concentration de ces contaminants parmi les plus importants aliments traditionnels ont été combinées aux relevés alimentaires assemblés dans l’Arctique canadien en 1998 et 1999, la quantité et le type de nourriture traditionnelle consommés étant supposés ne pas avoir changé. D’après l’ensemble des nouveaux estimés obtenus, les changements dans la banque de données sur les contaminants affectent plus les extrémités des distributions que les mesures de tendance centrale. Les estimés d’apports en organochlorés peuvent être considérés comme toujours actuels étant donné que les cinq types d’aliments pour lesquels il y a des nouvelles données disponibles représentent la majorité de l’exposition totale. En ce qui concerne le mercure, toutefois, des données additionnelles sont nécessaires à propos du caribou, du narval, du muktuk du béluga et de la truite de lac pour générer des niveaux d’exposition plus exacts. Les sources de variations de ces estimés d’exposition ont été explorées en évaluant les coefficients de variation propres aux apports alimentaires et ceux propres aux concentrations de contaminants dans les aliments traditionnels. Il s’avère que la variation attribuable aux méthodes de collecte de données alimentaires est plus élevée que celle attribuable à la mesure des contaminants dans les banques de données. De nouvelles méthodes pour mesurer les niveaux de consommation d’aliments traditionnels devraient être développées.
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 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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».