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Enregistrement W2400378036 · doi:10.1177/1048291116651726

Occupational and Environmental Health Risks Associated with Informal Sector Activities—Selected Case Studies from West Africa

2016· article· en· W2400378036 sur OpenAlexaff
Niladri Basu, Paul Ahoumènou Ayelo, Luc Djogbénou, Marius Kêdoté, Hervé Lawin, Honesty Tohon, Elizabeth O. Oloruntoba, Nurudeen A. Adebisi, Danielle Cazabon, Julius N. Fobil, Thomas G. Robins, Benjamin Fayomi

Notice bibliographique

RevueNEW SOLUTIONS A Journal of Environmental and Occupational Health Policy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of Health
Mots-clésEnvironmental healthOccupational safety and healthBusinessGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most in the Economic Community of West African States region are employed in the informal sector. While the informal sector plays a significant role in the region's economy, policymakers and the scientific community have long neglected it. To better understand informal-sector work conditions, the goal here is to bring together researchers to exchange findings and catalyze dialogue. The article showcases research studies on several economic systems, namely agriculture, resource extraction, transportation, and trade/commerce. Site-specific cases are provided concerning occupational health risks within artisanal and small-scale gold mining, aggregate mining, gasoline trade, farming and pesticide applications, and electronic waste recycling. These cases emphasize the vastness of the informal sector and that the majority of work activities across the region remain poorly documented, and thus no data or knowledge is available to help improve conditions and formulate policies and programs to promote and ensure decent work conditions.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,309 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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