Détermination de la concentration de manganèse dans l’eau potable associée à des déficits cognitifs chez l’enfant
Bibliographic record
Abstract
Le manganèse (Mn) est un nutriment essentiel, mais peut induire des effets neurotoxiques lorsque l’exposition est trop élevée. En particulier, certaines études récentes ont rapporté que l’exposition au Mn dans l’eau potable était associée à une diminution des habiletés cognitives chez les enfants. Par contre, la concentration à partir de laquelle ces effets apparaissent n’a pas été estimée dans les études existantes. Par conséquent, l’objectif de mon mémoire de maîtrise était d’estimer la concentration de Mn dans l'eau potable associée à différents niveaux prédéfinis de déficit cognitif chez des enfants d’âge scolaire. Pour ce faire, les données de deux études transversales du Canada ont été poolées, résultant en un échantillon de 630 enfants âgés de 5 à 14 ans. Le quotient intellectuel (QI) de chaque enfant a été évalué et la concentration de Mn a été mesurée dans l’eau de la résidence. Au moyen du logiciel Bayesian Benchmark Dose Analysis, nous avons conduit une analyse concentration repère (benchmark concentration) pour estimer les concentrations de Mn dans l’eau associées à une diminution de 1%, 2% et de 5% de QI, ainsi que les limites inférieures des intervalles crédibles à 95% (LIIC95%). Nos résultats indiquent que la concentration de Mn dans l’eau associée à une diminution de 1% de QI était de 121 µg/L (LIIC95%, 70 µg/L), tandis que celles à une diminution de 2% et de 5% de QI étaient de 241 µg/L (LIIC95%, 141 µg/L) et 611 µg/L (LIIC95%, 367 µg/L), respectivement. Puisque les résultats suggèrent que l’association entre le Mn dans l’eau et le QI diffère entre les sexes, des analyses stratifiées ont aussi été menées. La concentration de Mn dans l’eau associée à une diminution de 1% de QI était de 169 µg/L (LIIC95%, 68 µg/L) chez les garçons et de 73 µg/L (LIIC95%, 8 µg/L) chez les filles. Il n’existe pas de recommandation actuellement au Canada sur la concentration de Mn qui devrait être permise dans l’eau potable, et ces résultats pourraient guider les décideurs dans l’élaboration d’une telle recommandation pour protéger les enfants des effets neurotoxiques de ce métal.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".