Community Perceptions of Air Pollution and Related Health Risks in Nairobi Slums
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution is among the leading global risks for mortality and responsible for increasing risk for chronic diseases. Community perceptions on exposure are critical in determining people's response and acceptance of related policies. Therefore, understanding people' perception is critical in informing the design of appropriate intervention measures. The aim of this paper was to establish levels and associations between perceived pollution and health risk perception among slum residents. A cross-sectional study of 5,317 individuals aged 35+ years was conducted in two slums of Nairobi. Association of perceived score and individual characteristics was assessed using linear regression. Spatial variation in the perceived levels was determined through hot spot analysis using ArcGIS. The average perceived air pollution level was higher among residents in Viwandani compared to those in Korogocho. Perceived air pollution level was positively associated with perceived health risks. The majority of respondents were exposed to air pollution in their place of work with 66% exposed to at least two sources of air pollution. Less than 20% of the respondents in both areas mentioned sources related to indoor pollution. The perceived air pollution level and related health risks in the study community were low among the residents indicating the need for promoting awareness on air pollution sources and related health risks.
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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 | 0,006 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».