A real-time investigation on public health consequences of chromium laden effluent from the leather industries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Extensive evidence of elevated chromium (Cr) in the surface and groundwater exists. However, the importance of exposure toward Cr-associated health risks in areas with tanneries is still often neglected. These situations prompted an independent research study to investigate the views of those close-knit communities who are being directly affected by this tannery village. Objectives: To establish an understanding of the local demographics and; exploratory data analysis (EDA) to discover patterns in the occurrence of diseases; measure the awareness of residents of the presence of Cr and its harmful health effects. Methods: The EDA technique was used to conduct survey studies on data to uncover patterns, identify anomalies, test hypotheses, and validate assumptions using summary statistics and graphical representations. Results: Out of 14 diseases directly linked to high Cr toxicity, the study reported high levels of diarrhea, epigastric pain, and moderate-to-severe cases of vertigo among those aged more than 22 years. With over 90 active tanneries and toxic Cr released to the environment in a town of <78 km2 area (1.2 tannery/km), there are only 15 hospitals (0.2 hospitals/km) for the population currently accommodating more than a quarter-million people daily (3205 people/km). Conclusion: New mitigation strategies must be put forth to alleviate the negative impacts of the tanneries on the residents and nature most affected as well as the population as a whole.
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 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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».