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Enregistrement W2258536205 · doi:10.5539/ep.v5n1p1

Perceived Health Hazards of Low-Quality Irrigation Water in Vegetable Production in Morogoro, Tanzania

2015· article· en· W2258536205 sur OpenAlex
Winfrida Mayilla, Flavianus Magayane, Bernard Keraita, Helena Ngowi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Pollution · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDanish International Development Agency
Mots-clésTanzaniaIrrigationAgricultural scienceEnvironmental healthDescriptive statisticsFocus groupSocioeconomicsProduction (economics)GeographyToxicologyBusinessMedicineMathematicsEnvironmental scienceMarketingStatisticsEconomicsAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This study assessed the perceptions of vegetable farmers, traders, consumers and key informants on the health hazards of using low-quality water in irrigation vegetable production in Morogoro, Tanzania. Methods used to collect data were a survey involving all farmers in Changarawe village and Fungafunga area using low-quality water for irrigation vegetable production (n=60), consumers of low-quality water irrigated vegetables (n=70) and vegetable traders selling low-quality water irrigated vegetables (n=60), focus group discussions (n=7) and key informant interviews (n=25). The study employed cross sectional research design. Descriptive statistics were used to calculate mean, frequencies and percentages while Mann-Whitney U-test and Kruskal-Wallis H-test assessed the association between social-demographic variables and respondents score on the health hazard perception scale of using low-quality water in vegetable production. Results showed skin itching, fungal diseases, bilharzias and worm infestation as among the perceived health hazards in using low-quality irrigation water. Health hazard perception differed among groups of farmers, consumers and vegetable traders (<em>p<</em>0.001). The mean ranks of the groups indicated that farmers perceive less health hazards in using low-quality water (mean rank = 147.98) compared to consumers (mean rank = 72.68) and vegetable traders (mean rank 69.64). More health hazards were perceived by Fungafunga farmers compared to farmers from the Changarawe village (<em>p<</em>0.001) while female farmers perceived less hazards in using low-quality water than male farmers <em>(p </em>< 0.05). Consumers with formal education perceived more health hazards than consumers with no formal education (<em>p</em> < 0.001) while vegetable traders from Fungafunga area perceived more health hazards in selling low-quality water irrigated vegetable than vegetable traders from the Changarawe village (<em>p<</em>0.001). These findings demonstrate the need to design health hazards minimization interventions for specific target group. </p>

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,251 · 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