Vehicular Emissions and Its Implications on the Health of Traders: A Case Study of Traders in La Nkwantanang Municipality in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The study was based on the recognition that although the health conditions of the human population is vital to sustainable living and productivity, some studies have found that road traffic emissions continue to give rise to infectious and chronic diseases. As a result, the study aimed at assessing the implications of vehicle emissions on the health of traders in Madina in the La Nkwantanang Municipality of Ghana where road traffic is very congested and traders are directly exposed to vehicle emissions. To achieve this objective, 300 traders, made up of 150 traders within a distance of 50 meters and 150 traders within a distance beyond 50 meters of the main road were purposively selected to participate in the survey. Data obtained was analysed using descriptive and inferential statistics. The findings show that although a significant proportion of the respondents had good knowledge about the health consequences of their exposure to emissions, they were reluctant to relocate due to their inability to afford a different location and scarcity of urban space. More importantly, frequent coughing, nausea, poor visibility and difficulty in breathing were among the major self-reported health outcomes. The study also found statistically significant difference in the distribution of self-reported health outcomes by distance of respondents from source of vehicle emission. Also, years spent in the occupation and average daily work hours per week were among factors that related significantly with reported cases of respiratory diseases by respondents.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».