Groundwater arsenic and education attainment in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thousands of groundwater tube wells serving millions of Bangladeshis are arsenic contaminated. This study investigates the effect of these wells on the education attainment and school attendance of youths who rely on those wells for drinking water. METHODS: The analysis combines data from the 2006 Bangladesh Multiple Indicator Cluster Survey (2006 MICS) and the National Hydrochemical Survey (NHS) of Bangladeshi tube wells' contamination conducted between 1998 and 2000. The study uses multiple regression analysis to estimate the differences in education attainment and school attendance among the following: (i) youths who live where tube wells are safe, (ii) youths who live where tube wells are unsafe but who report drinking from an arsenic-free source, and (iii) youths who live where tube wells are unsafe but who do not report drinking from an arsenic-free source. RESULTS: Controlling for other determinants of education attainment and school attendance, young Bangladeshi males who live where tube wells are unsafe (by Bangladeshis standards) but who report drinking from arsenic-free sources are found to have the same education attainment (among 19- to 21-year-olds) and school attendance (among 6- to 10-year-olds), on average, as corresponding young Bangladeshi males who live where wells are safe. But young Bangladeshi males who live where tube wells are unsafe and who do not report drinking from an arsenic-free source attain, on average, a half-year less education (among 19- to 21-year-olds) and attend school, on average, five to seven fewer days a year (among 6- to 10-year-olds) than do other Bagladeshi males of those ages. The estimated effects for females are of the same sign but much smaller in magnitude. CONCLUSION: Bangladeshi public health measures to shift drinking from unsafe to safe wells not only advance good health but also increase males' education attainment.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».