Severe dioxin-like compound (DLC) contamination in e-waste recycling areas: An under-recognized threat to local health
Notice bibliographique
Résumé
Electrical and electronic waste (e-waste) burning and recycling activities have become one of the main emission sources of dioxin-like compounds (DLCs). Workers involved in e-waste recycling operations and residents living near e-waste recycling sites (EWRS) are exposed to high levels of DLCs. Epidemiological and experimental in vivo studies have reported a range of interconnected responses in multiple systems with DLC exposure. However, due to the compositional complexity of DLCs and difficulties in assessing mixture effects of the complex mixture of e-waste-related contaminants, there are few studies concerning human health outcomes related to DLC exposure at informal EWRS. In this paper, we have reviewed the environmental levels and body burdens of DLCs at EWRS and compared them with the levels reported to be associated with observable adverse effects to assess the health risks of DLC exposure at EWRS. In general, DLC concentrations at EWRS of many countries have been decreasing in recent years due to stricter regulations on e-waste recycling activities, but the contamination status is still severe. Comparison with available data from industrial sites and well-known highly DLC contaminated areas shows that high levels of DLCs derived from crude e-waste recycling processes lead to elevated body burdens. The DLC levels in human blood and breast milk at EWRS are higher than those reported in some epidemiological studies that are related to various health impacts. The estimated total daily intakes of DLCs for people in EWRS far exceed the WHO recommended total daily intake limit. It can be inferred that people living in EWRS with high DLC contamination have higher health risks. Therefore, more well-designed epidemiological studies are urgently needed to focus on the health effects of DLC pollution in EWRS. Continuous monitoring of the temporal trends of DLC levels in EWRS after actions is of highest importance.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».