Monitoring Pesticide Use and Associated Health Hazards in Central America
Notice bibliographique
Résumé
We established methods for monitoring pesticide use and associated health hazards in Central America. With import data from Belize, Costa Rica, El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicaragua, and Panama for 2000-2004, we constructed quantitative indicators (kg active ingredient) for general pesticide use, associated health hazards, and compliance with international regulations. Central America imported 33 million kg active ingredient per year. Imports increased 33% during 2000-2004. Of 403 pesticides, 13 comprised 77% of the total pesticides imported. High volumes of hazardous pesticides are used; 22% highly/extremely acutely toxic, 33% moderately/severely irritant or sensitizing, and 30% had multiple chronic toxicities. Of the 41 pesticides included in the Stockholm Convention on Persistent Organic Pollutants (POPs), the Rotterdam Convention on Prior Informed Consent (PIC), the Montreal Protocol on Substances that Deplete the Ozone Layer, the Pesticide Action Network (PAN) Dirty Dozen, and the Central American Dirty Dozen, 16 (17% total volume) were imported, four being among the 13 most imported pesticides. Costa Rica is by far the biggest consumer. Pesticide import data are good indicators of use trends and an informative source to monitor hazards and, potentially, the effectiveness of interventions.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».