Global scale arsenic pollution : increase the scientific knowledge to reduce human exposure
Bibliographic record
Abstract
La contamination de l'eau par l'arsenic constitue un défi sanitaire et scientifique crucial à l’échelle globale. Des concentrations en arsenic supérieures à la limite recommandée par l'organisation mondiale de la santé (10 μg / L) ont été fréquemment trouvées dans les eaux souterraines de plusieurs pays du monde et des millions de personnes ont ainsi été exposées à l’arsenic. Dans ce contexte, l’objectif de cette communication est de fournir une synthèse de connaissances interdisciplinaires récentes sur l'arsenic, en particulier pour les jardiniers et agriculteurs urbains qui peuvent être confrontés à la pollution des eaux des puits ou des légumes produits. Les origines, les formes chimiques, les voies de transfert de l'arsenic et son impact sur la santé humaine sont discutés. L’arsenic d’origine géogénique représente une menace sanitaire majeure pour la santé dans de nombreux pays, notamment en Asie. Des conseils sont donc finalement proposés pour éviter et réduire l'exposition humaine à l'arsenic dans le contexte des agricultures urbaines.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".