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Enregistrement W2982342643 · doi:10.1039/c9em00444k

Using elemental analyses and multivariate statistics to identify the off-site dispersion from informal e-waste processing

2019· article· en· W2982342643 sur OpenAlexaff
Stephen M. Mudge, Katrine Aspmo Pfaffhuber, Julius N. Fobil, Evert A. Bouman, Hilde Thelle Uggerud, Rebecca Jayne Thorne

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic wasteMultivariate analysisMultivariate statisticsDispersion (optics)Environmental scienceWaste managementGeographyStatisticsEngineeringMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic waste (e-waste) is informally processed and recycled in Agbogbloshie in Accra (Ghana), which may be the largest such site in West Africa. This industry can lead to significant environmental contamination. In this study, surface dust samples were collected at a range of sites within Accra to establish the offsite consequences of such activities. Fifty-one samples were collected and analysed for 69 elements by ICP-mass spectrometry after nitric acid digestion. The data indicated a significant enrichment in metals associated with solder and copper wire at the site itself and a downwind dispersion of this source material to a distance of approximately 2.0 km. Chlorine and bromine were also elevated at this site as residues from polyvinyl chloride combustion and flame retardants respectively. The elemental composition indicated that only low technology electrical equipment was being treated this way. Multivariate statistical analyses by principal components analysis and polytopic vector analysis identified three sources contributing to the system; (i) burn site residue dispersing within 2 km from the source site, (ii) marine matter on the beaches alone and (iii) the baseline soil conditions of the city of Accra. Risk ratios and hazard quotients developed from the measured concentrations indicated that copper was providing the greatest risk to inhabitants in most cases although nickel, vanadium, chromium and zinc also contributed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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