The Michigan-West Africa Geohealth Hub: Environmental Exposures Due to Informal E-Waste Recycling Activities and the Health of Workers
Notice bibliographique
Résumé
Overview: The West Africa-Michigan CHARTER II GEOHealth Hub, jointly funded by the US NIH/FIC and Canada’s IDRC, integrates research and research training activities of West African Anglophone and Francophone institutions, with support from the University of Michigan and McGill University. Research Goal: To increase multi-disciplinary understanding of the risks associated with waste recycling, and to use study findings to inform evidence-based implementation activities and policy options at multi-levels. Specific Objectives: Include: 1) characterize work-related, time-varying, job-specific exposures of electronic waste recycling workers at the Agbogbloshie site, and assess biological markers of dose, to metals, organic compounds, and markers of combustion products; 2) provide estimates of potentially increased lifetime, work-exposure-associated cancer risks; and, 3) evaluate associations of exposures with measures of acute and chronic respiratory morbidity in workers. Methodology: A longitudinal design in which we enrolled a combined total of 151 study participants over a 3-week period. We collected and are analyzing, repeated measures across seasons for each participant: 1) biological samples for a) metals, b) organic compounds including flame retardants, polycyclic aromatic hydrocarbons, dioxin-related compounds, and 2) personal air monitoring, through a combination of real-time measurements and analysis of size-specific samples collected on filters, including markers of combustion products. Results: Preliminary filter-based data show that e-waste workers have breathing zone PM2.5 concentrations of 135 ± 188 µg m-3 (mean ± st. dev., n = 89) compared to 45 ± 18 µg m-3 (n = 43) of controls; these worker exposures are considerably higher than levels obtained using area monitoring at the waste site, e.g., 84 ± 24 µg m-3 (n = 9). Based on real-time measurements, burning tasks resulted in exceptionally high PM2.5 exposures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».