The effects of gases from food waste on human health: A systematic 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
Food waste is a routine and increasingly growing global concern that has drawn significant attention from policymakers, climate change activists and health practitioners. Amid the plurality of discourses on food waste-health linkages, however, the health risks from food waste induced emissions have remained under explored. This lack of evidence is partly because of the lack of complete understanding of the effects of food waste emissions from household food waste on human health either directly through physiological mechanisms or indirectly through environmental exposure effects. Thus, this systematic review contributes to the literature by synthesizing available evidence to highlight gaps and offers a comprehensive baseline inventory of food waste emissions and their associated impacts on human health to support public health decision-making. Four database searches: Web of Science, OVID(Medline), EMBASE, and Scopus, were searched from inception to 3 May 2023. Pairs of reviewers screened 2189 potentially eligible studies that addressed food waste emissions from consumers and how the emissions related to human health. Following PRISMA guidelines, 26 articles were eligible for data extraction for the systematic review. Findings indicate that emissions from food waste, such as hydrogen sulphide, ammonia, and volatile organic carbons, can affect human endocrine, respiratory, nervous, and olfactory systems. The severity of the human health effects depends on the gaseous concentration, but range from mild lung irritation to cancer and death. This study recommends emission capture technologies, food diversion programs, and biogas technologies to reduce food waste emissions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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