E-waste: Growing environmental and health problems and its management alternatives in developing countries
Notice bibliographique
Résumé
The management of hazardous municipal waste is a challenge. Added to this burden is the management of huge and growing quantities of electrical and electronic waste, which is emerging as one of the most important environmental challenges and health problems in developing countries, particularly in Africa. This has been accelerated by rapid growth and development in the information and communication technology (ICT) industries. The growth in waste electrical and electronic equipment (e-waste) has brought several challenges including introducing effective management practices that are environmentally sound to reduce the negative impacts on human health and the environment. This review aimed to show the extent of e-waste as a growing issue to the environment and human health in developing countries where waste management problems pose immense challenges. Seven electronic databases (Scopus, Web of Science, PubMed, ScienceDirect, DOAJ, JSTOR, and Google Scholar) were used to access published scientific articles. Systematic reviews, case studies, analytical cross-sectional studies, policy review papers, and available relevant studies were considered. The findings of this review show that the volume of electronic waste destined for developing countries is increasing from year to year. Most countries did not have specific policies on e-waste but relied on hazardous waste policies. Dumping and improper recycling and handling of e-waste cause problems such as contamination of soil and water, depletion of grazing land, health problems such as respiratory infections, various cancers, congenital disabilities, and other health issues that affect the brain and other vital organs.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».