Atmospheric particulate pollution in South American megacities
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution is one of the major problems caused by urban growth, and both industrial and automobile emissions have been the main causes of air quality deterioration in cities since the beginning of the 20th century. Atmospheric pollution is the largest single environmental risk for health, causing about 7 million human deaths per year. On a global scale, developing countries are major contributors to air pollution due to their rising economies, with rapid industrial and population growth combined with poor emission controls. In South America, there are five megacities (Bogotá, Buenos Aires, Lima, Rio de Janeiro, and São Paulo) with over 10 million people potentially contributing to wide-ranging environmental consequences. Atmospheric particulate matter (APM) plays a leading role in the transport of trace metals and metalloids through the atmosphere and are chemical markers of air quality. The presence of these pollutants in APM has a detrimental effect on both air quality and human health. In this review, we provide an integrated assessment of hazardous metals and metalloids in the fine and coarse APM fractions, focusing on the South American megacities. We identified the current state of research for Ba, Cd, Cr, Cu, Mo, Ni, Pb, Pd, Pt, Rh, Sb, Sn, V, and Zn and summarized the findings in the 21st century. The findings of this review highlight that despite the phasing out of leaded gasoline, Pb continues to be a metal pollutant with one of the highest atmospheric emission rates, mainly due to vehicular pollution. The megacities from Brazil and Argentina were, by far, those with the highest number of studies performed; however, updated research is needed for the five megacities, including specific studies on fine and ultrafine particulate matter fractions as these pose serious human health issues. Urban agglomerations denoted sustained increases of most metals over time that is indicative of deteriorating air quality. Nickel and Cd concentrations in megacities from Argentina, Brazil, and Colombia, as well as Pb in one study from Colombia, were found to have exceeded international air quality guidelines.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».