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Enregistrement W2770888491 · doi:10.5539/jsd.v10n6p241

Vehicular Emissions and Its Implications on the Health of Traders: A Case Study of Traders in La Nkwantanang Municipality in Ghana

2017· article· en· W2770888491 sur OpenAlexvenueno aff
Doris Dushie, Ama Pokuaa Fenny, Aba O. Crentsil

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScarcityEnvironmental healthBusinessSocioeconomicsDescriptive statisticsGeographyDemographic economicsMedicineEconomicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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