Pilot Study on the Impact of Biogas as a Fuel Source on Respiratory Health of Women on Rural Kenyan Smallholder Dairy Farms
Notice bibliographique
Résumé
Biomass burning in indoor environments has been highlighted as a major cause of respiratory morbidity for women and children in low-income countries. Inexpensive technological innovations which reduce such exposures are needed. This study evaluated the impact of low tech compost digesters, which generate biogas for cooking, versus traditional fuel sources on the respiratory health of nonsmoking Kenyan farmwomen. Women from 31 farms with biogas digesters were compared to age-matched women from 31 biomass-reliant farms, in June 2010. Only 43% of the biogas group reported any breathing problems, compared to 71% in the referent group (P = 0.03). Referent women self-reported higher rates of shortness of breath (52% versus 30%), difficulty breathing (42% versus 23%), and chest pain while breathing (35% versus 17%) during the last 6 months (P = 0.09 to 0.12) compared to biogas women. Biogas women demonstrated slightly better spirometry results but differences were not statistically significant, likely due to limited latency between biogas digester installation and spirometry testing. Most biogas women reported improved personal respiratory health (87%) and improved children's health (72%) since biogas digester installation. These findings suggest that using biogas in cookhouses improves respiratory symptoms but long-term impacts on lung function are unclear.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».