Toxic trajectories: Modeling heavy metal-laden phosphate dust dispersion and multi-receptor health risks near Kpémé’s industrial zone
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
Industrial emissions in developing regions pose catastrophic yet unquantified health-ecological threats, exemplified by Togo’s Kpémé phosphate plant. Current approaches fail to resolve atmospheric dispersion dynamics of toxic metal-laden TSP (e.g., Cd, Hg) or contextualize exposure risks for vulnerable receptors, leaving critical data gaps in meteorology and region-specific standards. We pioneer an integrated framework to establish receptor-resolved health risks by unveiling dispersion pathways and proposing Africa’s first harmonized air standards. Our novel methodology overcomes data poverty via synthetic meteorology validation and adapts regulations to local climatology. AERMOD View dispersion modeling leveraged MERRA-2/ERA5 meteorological data (2018–2022), validated by a Performance Score (PS=0.81), and 100 receptor sites. We introduced Togo-specific coefficients (e.g., K Togo =1.2) to adapt Québec air standards and developed new risk indices quantifying exposure, neurotoxic hazard quotients (HQ), and metal-specific carcinogenic risks (CR). Results demonstrate extreme TSP exceedances: 31.97 times daily standards (120 µg/m³) under normal conditions and 122.84 times during extreme events. Schools emerged as critical hotspots, with Keta Abate Kopé reaching 287 µg/m³ annually. Health impacts proved catastrophic: children’s HQ for neurotoxic metals (Pb and Hg) hit 356 times thresholds, while CR for Cr(VI) reached 12.46—exceeding safety limits (>0.0001) by orders of magnitude. Vulnerability analysis revealed clinics/schools endured triple the exposure of residential zones. This work establishes that contextual standardization and receptor-specific risk mapping are non-negotiable for Global South pollution governance. Fusing dispersion modeling with adaptive standards redefines industrial accountability, demanding urgent stack filtration and child safety buffers for climate-resilient policies in aerosol-exposed zones.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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