E-Waste and Harm to Vulnerable Populations: A Growing Global Problem
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic waste (e-waste) is produced in staggering quantities, estimated globally to be 41.8 million tonnes in 2014. Informal e-waste recycling is a source of much-needed income in many low- to middle-income countries. However, its handling and disposal in underdeveloped countries is often unsafe and leads to contaminated environments. Rudimentary and uncontrolled processing methods often result in substantial harmful chemical exposures among vulnerable populations, including women and children. E-waste hazards have not yet received the attention they deserve in research and public health agendas. OBJECTIVES: We provide an overview of the scale and health risks. We review international efforts concerned with environmental hazards, especially affecting children, as a preface to presenting next steps in addressing health issues stemming from the global e-waste problem. DISCUSSION: The e-waste problem has been building for decades. Increased observation of adverse health effects from e-waste sites calls for protecting human health and the environment from e-waste contamination. Even if e-waste exposure intervention and prevention efforts are implemented, legacy contamination will remain, necessitating increased awareness of e-waste as a major environmental health threat. CONCLUSION: Global, national, and local levels efforts must aim to create safe recycling operations that consider broad security issues for people who rely on e-waste processing for survival. Paramount to these efforts is reducing pregnant women and children's e-waste exposures to mitigate harmful health effects. With human environmental health in mind, novel dismantling methods and remediation technologies and intervention practices are needed to protect communities. CITATION: Heacock M, Kelly CB, Asante KA, Birnbaum LS, Bergman AL, Bruné MN, Buka I, Carpenter DO, Chen A, Huo X, Kamel M, Landrigan PJ, Magalini F, Diaz-Barriga F, Neira M, Omar M, Pascale A, Ruchirawat M, Sly L, Sly PD, Van den Berg M, Suk WA. 2016. E-waste and harm to vulnerable populations: a growing global problem. Environ Health Perspect 124:550-555; http://dx.doi.org/10.1289/ehp.1509699.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».