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Enregistrement W2141374019 · doi:10.4000/vertigo.14085

Risques potentiels des déchets domestiques sur la santé des populations en milieu rural: cas d’Irhambi Katana (Sud-Kivu, République Démocratique du Congo)

2013· article· fr· W2141374019 sur OpenAlexvenueno aff
M. Bagalwa, Katcho Karume, Nacigera Gustave Mushagalusa, K. Ndegeyi, M. Birali, N. Zirirane, Z. Masheka, Cinyambiriri Bayongwa

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyHumanitiesForestryPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude a été conduite afin d’évaluer les risques pour la santé liés à la production de déchets en milieu rural d’Irhambi Katana à l’est de la République Démocratique du Congo (RDC). La mesure des quantités des déchets produits par ménage dans six localités du groupement d’Irhambi Katana et l’analyse microscopique des échantillons des déchets ont été réalisées. La comparaison avec les données des centres de santé et la détermination de l’apport de ces déchets en éléments nutritifs du sol ont été réalisées. Les ménages du groupement d’Irhambi Katana produisent en moyenne 0,3 kg de déchets par jour. Ces déchets domestiques renferment plusieurs agents pathogènes tels que Balantidium coli, Shigella flexneri, Ascaris lombricoïdes et Escherichia coli qu’on peut associer à des maladies diarrhéiques couramment rencontrées dans les statistiques des centres de santé comme l’ascaridiose, la shigelose, l’amibiase et le choléra. Mais aussi ces déchets contiennent des matières organiques fertilisantes du sol comme l’azote et le phosphore en quantité importante (1272 mg P/kg; 8,89 % de N /kg). Une sensibilisation de la population dans la gestion des déchets domestiques pour éviter les maladies dues à la mauvaise gestion des déchets ainsi que l’usage de ces déchets dans la fertilisation des sols est recommandée.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,254 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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