Emission Dynamics and Public Health Implications of Airborne Pathogens and Antimicrobial Resistance from Urban Waste Collection Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Airborne pathogens and antimicrobial resistance (AMR) present significant global health threats. Household waste collection facilities (WCFs), crucial initial nodes in urban waste management systems, have been understudied in regards to their role in emitting these hazards. This study investigated the abundance, composition, sources, driving mechanisms, and health risks associated with pathogens and AMR originating from WCFs in a major city, using culture-based analysis, high-throughput sequencing, and health risk modeling, respectively. The atmospheric escape rates of culturable bacteria (43.4%), fungi (71.7%), and antibiotic-resistant bacteria (ARB) (43.7%) were estimated based on the concentration differences between the interior and exterior of the WCFs by using SourceTracker2 analysis. Health risk assessments showed that annual infection risks for waste-handling workers ranged from 0.194 to 0.489, far exceeding the World Health Organization’s acceptable limit of 10 –4 . Community exposure risks were notable up to 220 m downwind from WCFs, marking the maximum extent of pathogen dispersion. Our analysis suggests that approximately 6.3% of the megacity’s area (equivalent to 400 km 2 ) is within potential risk zones influenced by WCF emissions. These results underscore the critical need to evaluate and mitigate the public health risks posed by airborne pathogens and AMR emitted from WCFs in megacities globally.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».