Heavy metal contamination in urban agriculture: evidence from Nairobi
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural production in urban areas plays an important role in food systems in low- and middle-income countries but also may also be subject to significant environmental hazards. We analyze samples of leafy greens grown on farms in Nairobi County selected via random geographical sampling for three heavy metals harmful to human health (lead, cadmium, and mercury). The mean levels of contamination are 0.68 ppm for lead, 0.09 ppm for cadmium, and 0.11 ppm for mercury. Spatial analysis shows that crops grown closer to roadways have higher levels of lead contamination and those grown near industrial sites have higher levels of mercury. We disaggregate our sample and test native greens and kale sourced from outside Nairobi as potential substitutes for urban-grown kale but find similar contamination levels. We estimate that 71% of adults and 69% of children in our sample are exposed to lead in excess of daily reference levels, with 12% of adults exceeding levels for cadmium and 52% exceeding levels for mercury via leafy greens alone. Using representative data for Nairobi and results from sampling leafy greens from local wholesale markets, we estimate similar dietary exposure levels for the population of the city as a whole. Our findings demonstrate the importance of systematic surveillance of foods in LMICs for heavy metals and the need to identify and mitigate sources of contamination.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».