Environmental health impacts of tobacco farming: a review of the literature: Table 1
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the literature on environmental health impacts of tobacco farming and to summarise the findings and research gaps in this field. METHODS: A standard literature search was performed using multiple electronic databases for identification of peer-reviewed articles. The internet and organisational databases were also used to find other types of documents (eg, books and reports). The reference lists of identified relevant documents were reviewed to find additional sources. RESULTS: The selected studies documented many negative environmental impacts of tobacco production at the local level, often linking them with associated social and health problems. The common agricultural practices related to tobacco farming, especially in low-income and middle-income countries, lead to deforestation and soil degradation. Agrochemical pollution and deforestation in turn lead to ecological disruptions that cause a loss of ecosystem services, including land resources, biodiversity and food sources, which negatively impact human health. Multinational tobacco companies' policies and practices contribute to environmental problems related to tobacco leaf production. CONCLUSIONS: Development and implementation of interventions against the negative environmental impacts of tobacco production worldwide are necessary to protect the health of farmers, particularly in low-income and middle-income countries. Transitioning these farmers out of tobacco production is ultimately the resolution to this environmental health problem. In order to inform policy, however, further research is needed to better quantify the health impacts of tobacco farming and evaluate the potential alternative livelihoods that may be possible for tobacco farmers globally.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».