Evaluation and Spatial Diffusion of Health Risk of Persistent Organic Pollutants (POPs) in Soils Surrounding Chemical Industrial Parks in China
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».