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Enregistrement W2100353052 · doi:10.3390/ijerph120707922

Injury Profiles Associated with Artisanal and Small-Scale Gold Mining in Tarkwa, Ghana

2015· article· en· W2100353052 sur OpenAlexaffabout
Benedict Calys‐Tagoe, Lauretta Ovadje, Edith Clarke, Niladri Basu, Thomas G. Robins

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of Health
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Occupational safety and healthGold miningMedicineInjury preventionOccupational injuryScale (ratio)Environmental healthPoison controlHuman factors and ergonomicsSuicide preventionGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artisanal and small-scale gold mining (ASGM) is inherently risky, but little is known about mining-associated hazards and injuries despite the tremendous growth worldwide of ASGM and the benefits it offers. The current study aimed to characterize the physical injuries associated with ASGM in Ghana to guide policy formulation. A cross-sectional survey was carried out in the Tarkwa mining district of the Western Region of Ghana in 2014. A total of 404 small-scale miners were recruited and interviewed regarding their occupational injury experiences over the preceding 10 years using a paper-based structured questionnaire. Nearly one-quarter (23.5%) of the miners interviewed reported getting injured over the previous 10 years, and the overall injury rate was calculated to be 5.39 per 100 person years. The rate was significantly higher for women (11.93 per 100 person years) and those with little mining experience (e.g., 25.31 per 100 person years for those with less than one year of work experience). The most injury-prone mining activities were excavation (58.7%) and crushing (23.1%), and over 70% of the injuries were reported to be due to miners being hit by an object. The majority of the injuries (57%) were lacerations, and nearly 70% of the injuries were to the upper or lower limbs. Approximately one-third (34.7%) of the injuries resulted in miners missing more than two weeks of work. One-quarter of the injured workers believed that abnormal work pressure played a role in their injuries, and nearly two-fifths believed that their injuries could have been prevented, with many citing personal protective equipment as a solution. About one-quarter of the employees reported that their employers never seemed to be interested in the welfare or safety of their employees. These findings greatly advance our understanding of occupational hazards and injuries amongst ASGM workers and help identify several intervention points.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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