Occupational exposures to particulate matter and PM2.5-associated polycyclic aromatic hydrocarbons at the Agbogbloshie waste recycling site in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Electronic waste (e-waste) disposal and recycling activities such as burning and smelting can emit particulate matter (PM), polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), and other pollutants that expose workers and nearby communities. At informal e-waste recycling facilities, both emission controls and protective measures for workers are absent. This study characterizes personal exposures (breathing zone) of PM and PAHs of e-waste workers at the large Agbogbloshie e-waste site in Accra, Ghana. We collected gravimetric and optical measurements of PM2.5 and PM10 using shift samples for workers and for an age- and gender-matched reference population. PM2.5 filters were analyzed for 26 PAHs using gas chromatography/mass spectroscopy. Among e-waste workers, PM2.5 and PM10 concentrations were 99 ± 56 and 218 ± 158 µg/m3 (median ± interquartile range, optical measurements), respectively; these levels were 78 and 57% higher, respectively, than levels measured at a fixed site that was centrally located at the waste site. In the reference community, breathing zone PM2.5 and PM10 levels were lower, 49 ± 20 and 131 ± 108 µg/m3, respectively, and the fraction of coarse PM was larger. We detected all 26 target PAHs, of which naphthalene and phenanthrene were the most abundant. PAH concentrations were weakly correlated to PM levels, but PAH abundances, representing the fraction of PAH mass to the total PM2.5 mass collected, were strongly and inversely correlated to PM levels, suggesting multiple and different sources of PAHs and PM that affected exposures. Both PM and PAH levels were elevated for workers performing burning and dismantling, and both exceeded standards or risk-based guidelines, e.g., lifetime excess cancer risks for several PAHs were in the 10−4 to 10−6 range, indicating the need to reduce emissions as well as provide respiratory protection. The study emphasizes the importance of using personal and shift samples to accurately characterize worker exposure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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.
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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 ».