Concentrations urinaires en éléments-traces chez des femmes enceintes vivant à proximité d’activités de fracturation hydraulique
Bibliographic record
Abstract
Située dans le Nord-Est de la Colombie-Britannique, la formation de Montney est une zone d’exploitation gazière par fracturation hydraulique capable de rejeter des contaminants comme les éléments-traces, dont certains peuvent affecter la santé des femmes enceintes et leur enfant. Notre étude visait 1) l’évaluation de l’exposition de femmes enceintes de cette région à plusieurs éléments-traces à partir d’échantillons urinaires répétés, 2) la comparaison des concentrations à celles de populations de référence et 3) l’évaluation de la variabilité intra- et inter-individuelle dans les concentrations urinaires. 85 femmes enceintes participant à notre étude Exposures in the Peace River Valley (EXPERIVA) ont fourni 1 échantillon urinaire quotidien pendant 7 jours consécutifs. 20 éléments-traces y ont été analysés. Des statistiques descriptives ont été effectuées et la variabilité a été évaluée à l’aide du coefficient de corrélation intraclasse (CCI). Les concentrations urinaires médianes étaient supérieures à celles des populations de référence pour le baryum (2 fois), le cobalt (3 fois) et le strontium (2 fois). Durant la semaine, le 95e centile de référence était dépassé au moins 1 fois par de nombreuses participantes pour le baryum (58%), le cobalt (73%), le cuivre (29%), le manganèse (28%), le sélénium (38%), le strontium (60%) et le vanadium (100%). Les CCI variaient de 0.288 à 0.722 selon l’élément-trace. Nos résultats laissent supposer que les femmes enceintes de cette région peuvent être particulièrement exposées à certains éléments-traces (baryum, cobalt, cuivre, manganèse, sélénium, strontium et vanadium) et qu’un seul échantillon urinaire peut être insuffisant pour estimer adéquatement l’exposition à certains éléments-traces.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 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".