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Enregistrement W4283031743 · doi:10.3390/ijerph19127332

Estimation of Children’s Soil and Dust Ingestion Rates and Health Risk at E-Waste Dismantling Area

2022· article· en· W4283031743 sur OpenAlexaboutno aff
Yan Yang, Mengdi Zhang, Haojia Chen, Zenghua Qi, Chengcheng Liu, Qiang Chen, Tao Long

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Planning Project of Guangdong ProvinceNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésIngestionEnvironmental scienceEnvironmental healthHeavy metalsHealth riskPercentileHealth risk assessmentEnvironmental chemistryRisk assessmentToxicologyMedicineChemistryBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to environmental health concerns, exposure to heavy metals and related adverse effects in electronic waste (e-waste) dismantling areas have attracted considerable interest in the recent years. However, little information is available about the Soil/Dust Ingestion Rates (SIR) of heavy metals for children living in such sites. This study estimated the soil ingestion of 66 children from e-waste disassembly areas by collecting and analyzing selected tracer elements in matched samples of their consumed food, feces, and urine, as well as soil samples from their play areas. The concentrations of tracer elements (including Al, Ba, Ce, Mn, Sc, Ti, Y, and V) in these samples were analyzed. The SIR was estimated to be 148.3 mg/day (median) and 383.3 mg/day (95th percentile) based on the Best Tracer Method (BTM). These values are somewhat higher than those observed in America, Canada, and other parts of China. Health risk assessments showed that Cr presented the greatest carcinogenic risk, at more than 10−6 in this typical polluted area, while As was second. These findings provide important insights into the exposure risks of heavy metals in e-waste dismantling sites and emphasize the health risk caused by Cr and As.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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