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Enregistrement W2075418294 · doi:10.1080/10807039.2010.512238

Evaluation and Spatial Diffusion of Health Risk of Persistent Organic Pollutants (POPs) in Soils Surrounding Chemical Industrial Parks in China

2010· article· en· W2075418294 sur OpenAlexaff
Jing Li, Yonglong Lü, Guang Wang, Wentao Jiao, Chunli Chen, Tieyu Wang, Wei Luo, John P. Giesy

Notice bibliographique

RevueHuman and Ecological Risk Assessment An International Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental sciencePollutantEnvironmental chemistryHealth risk assessmentRisk assessmentContaminationHuman healthEnvironmental engineeringEnvironmental healthEnvironmental protectionChemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A case study of the cancer risk to humans posed by persistent organic pollutants (POPs) in an industrial area of China, which has a long history of contamination from many sources, is presented. Relatively great concentrations of POPs around the chemical industrial parks have the potential to be chronically carcinogenic to local people. Sixteen individual PAHs listed for priory control by the U.S. Environmental Protection Agency (USEPA), metabolites of DDTs, and isomers of HCHs were measured in soils and a human health risk assessment was conducted by use of USEPA exposure models for children and adults, respectively. Geostatistical methods were used to simulate the spatial diffusion of potential carcinogenic risk, and non-parametric Mann-Whitney U and Kruskal-Wallis tests were employed to analyze the impact of point sources on the surrounding area. The mean value of the sum of Excess Lifetime Cancer Risk (∑ELCR) exceeded the generally acceptable risk level of 1.0E-06 recommended by the USEPA for carcinogenic chemicals. The maximum ∑ELCR was 2.9E-04 for children, which was observed inside the chemical industrial parks. Contamination at the chemical industrial parks caused significant spatial diffusion of ELCR values caused by PAHs, DDT, and HCH.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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