Poverty-Environment Nexus: Use of Pesticide in Cotton Zone of Punjab, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The use of pesticides in Pakistan has reached 117513 metric tonnes in 2005 which was only 12530 metric tonnes in 1985. This colossal increase in pesticide use raises serious health and environmental concerns. The purpose of this Poverty-Environment Nexus study is to answer three questions relating to pesticide use; 1) Are the poor farmers using more amounts of pesticides?, 2) Are the poor farmers using more toxic pesticides?, 3) Is pesticide use and its associated health effects, impacting the poor farmers to a greater extent than the non-poor farmers? A survey of 318 farmers was conducted in the cotton belt in Punjab, an area known for extremely intensive cotton production and pesticide use. In regards to the first two questions, survey indicates that although the poor are currently using smaller amounts of pesticides, they are using relatively more toxic pesticides. In regards to the third question, results are consistent, where poor farmers reported experiencing relatively higher number of pesticide associated illness and taking less safety measures. The overall evidence suggests that poor are more vulnerable to environmental hazard. The study recommends that while taking pesticide management decisions, such as regulating misuse or overuse of pesticides, launching awareness programs for farmers, or imparting training in integrated pest management, focusing on poor farmers may better address these issues.
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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 | 0,000 | 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 ».