Biomedical Pollutants in the Urban Environment and Implications for Public Health: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the management of biomedical pollutants in the Accra Metropolitan Area in Ghana, using a qualitative case study approach involving interviews, focus-group discussions, and observation techniques. A state of precariousness was found to characterize the management of biomedical pollutants in the study area, culminating in the magnification of risks to the environment and public health. There is neither a single sanitary landfill nor a properly functioning incineration system in the entire metropolis, and most of the healthcare facilities surveyed lack access to suitable treatment technologies. As a result, crude burning and indiscriminate dumping of infectious and toxic biomedical residues were found to be widespread. The crude burning of toxic biomedical pollutants was found to provide environmental pathways for carcinogenic substances. These include polynuclear aromatic hydrocarbons (PAHs), polychlorinated dibenzofurans (PCDFs), polychlorinated dibenzo-para-dioxins (PCDDs), polychlorinated biphenyls (PCBs), hydrogen, lead, mercury, cadmium, chlorobenzenes, particulate matter, and chlorophenols. The improper disposal of biomedical pollutants in open dumps and unsanitary landfills also carries a risk of providing environmental entry points for volatile organic compounds (VOCs), inorganic macrocomponents, heavy metals, and xenobiotic organic compounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».