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Record W7162091820 · doi:10.82308/47590

Occurrence and bioaccessibility of mercury species in rice

2018· dissertation· en· W7162091820 on OpenAlexaboutno aff
Hefei Lin

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicMercury impact and mitigation studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMercury (programming language)MERCUREWhite ricePopulationParboiling

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le mercure (Hg) est un métal trace qui est omniprésent dans la nourriture. Il peut induire des effets néfastes sur la santé sur le système nerveux, les reins, les systèmes immunitaires et cardiovasculaires, ainsi que sur les fonctions reproductives. La principale cause d’exposition de l’être humain au mercure se fait au travers de l’alimentation. Des études ont confirmé que la consommation de poisson et fruits de mer est la principale source de mercure (principalement sous forme méthylmercure). Toutefois, la littérature récente a identifié le riz comme une source potentiellement significative de mercure, spécialement pour les populations pour lesquelles le riz fait partie dominante du régime alimentaire. Ainsi, le premier objectif de cette recherche était d’évaluer l’exposition totale au Hg (THg) au travers de la consommation de riz à Montréal. Quatre-vingt-neuf échantillons de riz (différents types et pays d’origine) ont été recueillis dans les commerces de la ville et analysés pour leurs contenus à l’aide d’un analyseur de mercure direct. Les niveaux de THg se situaient entre 0.63±0.06 to 8.72±0.47 ng/g, ces résultats étant alignés avec la littérature. Des différences significatives ont été enregistrées parmi les différents types et pays d’origine. L’effet de la cuisson a été évalué et aucune différences significatives n’a pas été trouvée (p<0.05) entre les échantillons de riz cuits et crus. L’exposition alimentaire au mercure au travers du riz dans la population canadienne a été calculée et comparée à la dose hebdomadaire tolérable provisoire de la JECFA (IHg: 4 µg/kg bw), MeHg :1.6 µg/kg bw (2010). Pour différentes populations avec des consommations de riz variées, les valeurs d’exposition calculées sont toutes en dessous des lignes directrices de dose hebdomadaire tolérable provisoire pour le IHg ou le MeHg.La littérature a rapporté que les interactions entre les diverses espèces du mercure avec des groupements thiol jouent un rôle majeur dans le devenir du Hg. Le deuxième objectif de cette recherche était l'exploration du contenu en thiol dans le riz comme un vecteur possible d'élévation des niveaux de THg dans cette matrice. Le contenu en thiol a été mesuré en utilisant une réaction chromogène et la spectrophotométrie. Les groupes thiol réagissent avec le 5,5'-dithio-bis-[acide 2-nitrobenzoique] (DTNB), pour produire l'acide 2-nitro-5-thiobenzoïque , un produit jaune mesurable sa longueur d’onde d'absorption maximale de 412 nm. Toutefois, aucune relation significative entre le thiol et le contenu en THg dans le riz (p>0.05) n’a été notée.Malgré que l'alimentation reste la source principale d'exposition au mercure, sa quantité disponible pour le corps ne reflète pas toujours la quantité ingérée. Les études de la bioaccessibilité et la biodisponibilité sont utilisées pour évaluer le risque de la consommation d'un contaminant dans le corps humain. Dans cette étude, une méthode de digestion gastro-intestinal in-vitro a été utilisé pour mesurer le taux de bioaccessibilité du THg dans les échantillons de riz cuit. Les résultats indiquent qu'après une digestion in vitro, seulement entre 15.9% et 44.5% du THg des échantillons initiaux de riz étaient bioaccessibles. L'exposition diététique du THg ont été évalués plus en détails en lien avec la bioaccessibilité du THg et l’exposition diététique a diminué comme attendu. Cette étude apporte une mise à jour des données de l'analyse des échantillons de riz au Canada et fait une première analyse de la bioaccessibilité du contenu en THg dans ces échantillons, améliorant ainsi l'évaluation de la présence de Hg dans ceux-ci.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.037

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.278 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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