Pollution Levels and Potential Health Risks of Potentially Toxic Elements in Indoor and Outdoor Dust during the COVID-19 Era in Gómez Palacios City, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has caused a decrease in outdoor activities, but an increase in indoor ones. This change in the intensity of land use has caused changes in pollution patterns. Urban dust contaminated with heavy metals can be a risk to the human population. Therefore, the objective of this work was to evaluate the pollution caused by heavy metals in urban dust indoors and outdoors due to changes in land use during the pandemic. Sampling was carried out by the Gomez Palacio citizens. The total number of urban dust samples was 330, 50% indoor samples and 50% outdoor sample. The elements studied were Ca, Cu, Fe, K, Mn, Ni, Pb, Rb, Sr, Ti, Y, Zn, and Zr. The heavy metals were measured through a portable XRF; the contamination factor and the load pollution index were used to assess the pollution level. The human health risk was evaluated with the USEPA methodology. Cu, Pb, and Zn presented higher concentrations indoors than outdoors, probably due to domestic factors, such as the age of the houses and the paint on the walls. Zn presented the highest pollution level among all the metals, outdoors and indoors; spatially, the sites sampled in the northwest, close to agricultural areas, presented the highest Zn pollution. Pb had a moderate pollution level in most of the samples (60%), but some samples showed a high Pb pollution. The health risk was considered within the acceptable levels for Cu, Fe, Ni, Pb, Zn. However, Mn deserves attention because the average of the samples slightly exceeded the USEPA safety limits for children. Children are at higher risk compared to adults. Indoor environments need to be better analyzed because they were shown to represent a higher risk to the population than outdoor ones due to heavy metal pollution by Zn, Cu, and Pb. The pandemic impacted land use intensity; this study reports an apparent effect of the pandemic on the amount and type of heavy metals indoors and outdoors.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».