Assessing Neurobehavioral Alterations Among E-waste Recycling Workers in Hong Kong
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Background: E-waste workers in Hong Kong are handling an unprecedented amount of e-waste, which contains various neurotoxic chemicals. However, no study has been conducted to evaluate the neurological health status of e-waste workers in Hong Kong. This study aimed to evaluate the prevalence of neurobehavioral alterations and to identify the vulnerable groups among Hong Kong e-waste workers. Methods: We recruited 109 Hong Kong e-waste workers from June 2021 to September 2022. Participants completed standard questionnaires and wore a GENEActiv accelerometer for seven days. Pittsburgh Sleep Quality Index and Questionnaire 16/18 (Q16/18) were used to assess subjective neurobehavioral alterations. The GENEActiv data generated objective sleep and circadian rhythm variables. Workers were grouped based on job designation and entity type according to the presumed hazardous level. Unconditional logistic regression models measured the associations of occupational characteristics with neurobehavioral alterations after adjusting for confounders. Results: While dismantlers/repairers and the workers in entities not funded by the government were more likely to suffer from neurotoxic symptoms in Q18 (adjusted odds ratio: 3.18 [1.18-9.39] and 2.77 [1.10-7.46], respectively), the workers from self-sustained recycling facilities also have poor performances in circadian rhythm. Results also showed that the dismantlers/repairers working in entities not funded by the government had the highest risk of neurotoxic symptoms compared to the lowest-risk group (i.e., workers in government-funded companies with other job designations). Conclusion: This timely and valuable study emphasizes the importance of improving the working conditions for high-risk e-waste workers, especially the dismantlers or repairers working in facilities not funded by the government.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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.
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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