Understanding the Social Context of the ASGM Sector in Ghana: A Qualitative Description of the Demographic, Health, and Nutritional Characteristics of a Small-Scale Gold Mining Community in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
This descriptive paper describes factors related to demographics and health in an artisanal and small-scale gold mining (ASGM) community in Ghana's Upper East Region. Participants (n = 114) were surveyed in 2010 and 2011, adapting questions from the established national Demographic Health Survey (DHS) on factors such as population characteristics, infrastructure, amenities, education, employment, maternal and child health, and diet. In the study community, some indicators of household wealth (e.g., radios, mobile phones, refrigerators) are more common than elsewhere in Ghana, yet basic infrastructure (e.g., cement flooring, sanitation systems) and access to safe water supplies are lacking. Risk factors for poor respiratory health, such as cooking with biomass fuel smoke and smoking tobacco, are common. Certain metrics of maternal and child health are comparable to other areas of Ghana (e.g., frequency of antenatal care), whereas others (e.g., antenatal care from a skilled provider) show deficiencies. Residents surveyed do not appear to lack key micronutrients, but report lower fruit and vegetable consumption than other rural areas. The results enable a better understanding of community demographics, health, and nutrition, and underscore the need for better demographic and health surveillance and data collection across ASGM communities to inform effective policies and programs for improving miner and community health.
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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 | 0,004 | 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 ».