Exploration des sources d’exposition au strontium chez les femmes enceintes vivant à proximité de puits de gaz naturel à l’aide de mesures urinaires de ratios isotopiques
Bibliographic record
Abstract
Dans l'étude Exposures in the Peace River Valley, les femmes enceintes vivant près des puits de gaz naturel présentaient des concentrations biologiques plus élevées de certains éléments traces, dont le strontium (Sr), que la population canadienne. Cette étude visait à explorer si l'activité gazière contribue à cette surexposition en utilisant le ratio urinaire 87Sr/86Sr comme marqueur des sources du Sr. Les participantes ont fourni des échantillons d'urine (sur 7 jours consécutifs), de cheveux, d'ongles et d'eau du robinet. Les ratios urinaires 87Sr/86Sr ont été mesurés dans les échantillons en série (7 participantes) et regroupés (75 participantes). Les concentrations de Sr ont été mesurées dans les échantillons biologiques et d'eau. Le coefficient de corrélation intraclasse (CCI) a été calculé à partir des mesures en série. La densité/proximité des puits de gaz a été calculée par pondération de l’inverse de la distance (IDW). Une analyse des relations entre les concentrations de Sr, les IDW et la variance des ratios 87Sr/86Sr a été effectuée. La classification non supervisée a été utilisée pour évaluer les associations entre les caractéristiques des participantes et la signature isotopique. Les ratios urinaires 87Sr/86Sr variaient entre 0,70798 et 0,71437 avec un CCI de 0,797. L’augmentation du Sr capillaire était faiblement associée à une réduction de la variabilité des ratios urinaires 87Sr/86Sr, tendance également observée pour les IDW, mais pas avec le Sr dans l’eau. Aucune tendance claire n’a été observée avec la classification non supervisée. Ces résultats laissent croire qu'une source prédominante pourrait contribuer à la surexposition des participantes.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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".