What Remains Unsolved in Sub-African Environmental Exposure Information Disclosure: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Africa comprises the bulk of struggling economies. However, Sub-Saharan Africa is experiencing rapid industrialization and urbanization. Excessive resource use, pollution, and the absence of relevant environmental disclosure are factors that contribute to these human-made damages. Environmental pollution as a threat to sustainable development results from these damages. Although it has been established that Sub-Saharan Africa would benefit from resource-management development, sustainable environmental strategies, and a reduction in urbanization and persistent poverty, the information on these issues has not been made public. Objective: To provide a full account of the level of environmental-exposure disclosure in Sub-Saharan African countries, including the current level of progress, gaps, and prospects, we reviewed the literature on environmental exposure information research in African populations. Methodology: We searched PubMed and Google Scholar for peer-reviewed research articles, reviews, or books examining environmental exposure and information disclosure in human populations in Africa. Results: In total, 89 full-text articles were eligible for the inclusion criteria. A quality assessment of the retrieved articles using the PRISMA guidelines resulted in the exclusion of 40 articles; therefore, 49 studies were included in the final analysis. In Sub-Saharan Africa, the environmental exposure information on household injuries, the use of chemicals such as pesticides in farming, industry-linked vectors and diseases, laboratory chemical exposure, industrial exposure, and epigenetic factors are not well-disclosed to the population. Conclusion: Environmental information disclosure standards should be incorporated into central-government policy recommendations. Standards should identify polluting industries, and companies should refrain from the voluntary disclosure of environmental information to manage their reputation. Heavy-pollution industries should be made sufficiently transparent to lessen the company–media collusion on information disclosure.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle