The Health Impacts of Air Pollution in the Context of Changing Climate in Africa: A Narrative Review with Recommendations for Action
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite the broad improvement in air quality, air pollution remains a major leading global risk factor for ill health and deaths each year. Air pollution has a significant impact on both health and economic growth in Africa. This paper reviews the health impacts of air pollution and the benefits of air pollution mitigation and prevention on climate change. Methods: We conducted a narrative review and synthesized current literature on the health impact of air pollution in the context of changing climate in Africa. Results: Particulate matter (PM2.5) concentrations in Africa pose significant health risks due to various sources, including household fuels and industrial emissions. Limited air quality monitoring hampers accurate assessment and public health planning. Africa’s rapid urbanization exacerbates air pollution, impacting vulnerable populations disproportionately. Renewable energy adoption and improved monitoring infrastructure are crucial for mitigating air pollution’s economic and health impacts. Recommendations include adopting air quality standards, identifying pollution sources, and prioritizing interventions for vulnerable groups. Integrating renewable energy into development plans is essential for sustainable growth. African leaders must prioritize environmental policies to safeguard public health amid ongoing industrialization. Conclusions: Air pollution prevention remains a vital concern that requires leaders to engage stakeholders, and other opinion leaders in society. African leaders should proactively explore new avenues to integrate non‑polluting renewable energy sources such as solar power, wind and hydropower into their national development plans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».