A strong spatial association between e‐waste burn sites and childhood lymphoma in the West Bank, Palestine
Notice bibliographique
Résumé
A paper in the International Journal of Cancer analyzed Palestinian cancer registry data in the West Bank from 1998 to 2007, showing a cluster of elevated cancer incidence in rural villages in south‐west Hebron, with a 4.10 risk ratio for childhood lymphoma ( p = 0.0023). The paper called for investigation of the environmental or genetic etiologies of this cluster in an otherwise unremarkable rural area. 1 Our research in these same villages shows them to be the center of an extensive informal electronic and electrical waste (e‐waste) dismantling industry in Palestine, operating for almost two decades. This entails extensive open‐burning of e‐waste components to extract valuable metals or dispose of nonvaluable waste, releasing high concentrations of hazardous contaminants, which may be an important factor in the elevated cancer incidence. We offer a first step in assessing this link. We applied a novel multitemporal object‐based method to map the prevalence and intensity of e‐waste burn sites in the entire Hebron Governorate (1,060 km 2 ) between 1999 and 2007. A weighted standard deviation ellipse of cumulative burn activity covers a smaller area (247 km 2 ) very closely matching the childhood lymphoma cluster: it contains 85% of the core cluster area (RR of 4.1), and falls almost entirely (95%) within the broader area of elevated risk (RR of 2.8). Extensive international evidence linking informal e‐waste processing to elevated cancer incidence and this strong spatial association of e‐waste burning activity with a distinct unexplained cancer cluster in the Palestinian context signals the urgent need for investigation and intervention.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».