Microplastic pollution in India-Evidence of major health concern
Notice bibliographique
Résumé
According to the new study published in Nature, India has secured the top spot as biggest plastic polluter in the world, releasing 9.3 million tonnes (Mt) annually. Plastic pollution remains a global challenge and this alarming trend of rising plastic waste in India has severe consequences for the environment, wildlife, and human health. The Indian government has launched initiatives like the Swachh Bharat Abhiyan to improve waste management, but more needs to be done to address the plight of waste pickers. Microplastics in water sources and food chains pose significant risks to human health, affecting the respiratory and reproductive systems and contributing to conditions like cancer. Studies link plastic pollution to an increased risk of cancer, male and female sterility, cardiovascular diseases, diabetes, and obesity. Microplastic has been found in food and beverages. Microplastic are also found in disposable plastic cups for drinking and single-use food containers for home delivery of tea, coffee, and hot beverages. Hence it is recommended that avoid drinking tea, coffee and hot beverages in the plastic cups. Since microplastics do not degrade, those particles which enter the human body through ingestion, inhalation or touch, but are not excreted, can be expected to accumulate in tissues of the human body. Tissue accumulation of microplastics has been demonstrated in marine organisms and mammals. Additives to plastic of major health concern include toxic metals, such as lead, cadmium, arsenic and chromium, bisphenol A (BPA). phthalates, brominated flame retardants (BFR) and endocrine- disrupting chemicals (EDCs). The three main methods for detecting and quantifying microplastic concentrations in water are FTIR Spectroscopy, py-GC/MS, and Raman Spectroscopy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».