A Scoping Review of Guidelines for Mercury Limits in Soil, Water, and Air: How Do Brazil’s Standards Compare to International and Developed Country Guidelines?
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Mercury is a global problem for both human and environmental health. The Minamata Convention on Mercury entered into force in 2017, joining efforts of 151 countries, mostly in the Global South. Many of them are still in the process of incorporating these international concepts into domestic practice. This includes Brazil, which has been a signatory of the Convention since 2013. Since the country includes 70% of the Amazon, which is the region responsible for approximately 40% of the global emissions and 80% of South America′s emissions, it plays quite an important role in the Convention. For the successful implementation of the Convention, efforts must be made to bridge the gap between policymakers and academic knowledge when setting mercury limits. As a first step, this study followed the PRISMA-ScR guidelines and used references exclusively within this scope to perform a systematic search of guidelines with recommended limits for mercury in soil, water, and air. The documents retrieved by this approach were compared, bringing together insights and recommendations, especially for Brazil and the Amazonian context. While not exhaustive, the number, geographical diversity, and recency of the documents (guidelines) allow for the establishment of benchmarks through comparative analysis and the formulation of recommendations that could potentially be adopted by other Amazonian countries (or even other countries in the Global South), while respecting their specific differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,090 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».