Explaining Community Variation in Pesticide Use and Health Outcomes in Andean Ecuador
Notice bibliographique
Résumé
ISEE-556 Objective: To determine cantonal/community factors that best explain intercommunity variation in a health outcome potentially related to pesticide use. Materials and Methods: We approached municipal, agricultural, and health stakeholders in 5 Ecuadorian cantons cultivating potato crops. We obtained existing data on cantons. Within these cantons, we selected 24 communities to conduct key informant interviews on community infrastructure. Within each community, we recruited about 20 households, interviewing 2 consenting adults per household (n=481); the person managing crops (usually male) and the person managing the household (usually female). Nursing assistants asked each individual about pesticide-related knowledge, practices, and health outcomes. Each individual performed a digit span test, (forward and back, converted to 0–10 scale). We constructed relevant scores and tested associations between blocks of related variables and digit span. Retained variables were included in a multilevel model for those adults that had a role with pesticides (n=544). Results: Mean pesticide usage per farm on all crops varied from <1 kg to >11 kg per crop cycle, much of it being WHO class Ib and II products. Digit span score across communities varied from 2.5 to 5.5. Intraclass correlation associated with communities was 7%. Canton and community variables alone explained 100% of this variation, household variables from 0 to 37%, and individual variables 11 to 17%. In multilevel analyses, digit score was associated with individual . Conclusions: Pro-poor agricultural development with fewer hazardous pesticide distributors could improve neurobehavioral function in resource poor farm households.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».