Pesticide safety practice and its determinants among small scale vegetables farmers in Eyasi area, Arusha region Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Background: Strategies to achieve the millennium agricultural development goals include increased use of pesticides to increase agricultural production in poor countries. However, the increased availability and use of such chemicals need to be paralleled with national and personal level practices to maximize safety for communities and environment. Aim and methods: The aim of this study was to determine the pesticide safety practices among rural farmers in Karatu District in Northern Tanzania. Farmers practicing horticulture farming in Mang’ola Division were interviewed about their practices during and after pesticides application. Results: The study included 148 farmers of whom 79.7% were male. A significantly high proportion (77.7%) of the farmers did not use protective gear while applying pesticides. A notable percentage ate while applying pesticides (17.6%), one out of five took fluids and about a quarter smoked cigarettes. Factors found to be significantly associated with those practices were education, marital status, reporting frequent household spraying, long duration since starting to apply pesticides and farm size (p<0.05). Conclusions: Given the lack of protective behavior, it is then very important that farmers and farm workers are reminded of the hazardous nature of pesticides and the need to have their health monitored regularly. Special educational and information strategies have to focus on those with low education, who are unmarried, working on large farms and have a high frequency of applying pesticides. To enhance sustained education and supervisions, community level surveillance and supervisors could be introduced.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».