Women, mercury and artisanal gold mining : Risk communication and mitigation
Notice bibliographique
Résumé
Artisanal miners employ rudimentary techniques for minéral extraction and often operate under hazardous, labour intensive, highly disorganized and illegal conditions. Gold is the main mineral extracted by artisanal miners, and the ecological and human health impacts resulting from mercury (Hg) use in gold extraction warrant special consideration. More than 30 % of world's 13 million artisanal miners are women and, as they are often perceived to be less suited for labour intensive mining methods, the majority of women work in the processing aspect of artisanal mining, including amalgamation with Hg. As women are also predominantly responsible for food preparation, they are in an excellent position to respond to health risks associated with consumption of Hg-contaminated foods in impacted areas. In addition to their influence on consumption habits, women in artisanal mining communities may be in a position to effect positive change with respect to the technologies employed. Thus, gender sensitive approaches are necessary to reduce exposure risks to women and their families, promote clean technologies and support the development of stronger, healthier artisanal mining communities. This paper describes the roles of women in artisanal gold mining, highlights their importance in reducing the Hg exposure in these communities, and provides insight into how risks from Hg pollution can effectively be communicated and mitigated. 1.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».