Selected indicators and determinants of women’s health in the vicinity of a copper mine development in northwestern Zambia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Large projects in the extractive industry sector can affect people's health and wellbeing. In low- and middle-income countries (LMICs), women's health is of particular concern in such contexts due to potential educational and economic disadvantages, vulnerability to transactional sex and unsafe sex practices. At the same time, community health interventions and development initiatives present opportunities for women's and maternal health. METHODS: Within the frame of the health impact assessment (HIA) of the Trident copper mining project in Zambia, two health surveys were conducted (baseline in 2011 and follow-up in 2015) in order to monitor health and health-related indicators. Emphasis was placed on women residing in the mining area and, for comparison, in settings not impacted by the project. RESULTS: All measured indicators improved over time, regardless of whether communities were affected by the project or not. Additionally, the percentage of mothers giving birth in a health facility, the percentage of women who acknowledge that HIV cannot be transmitted by witchcraft or other supernatural means and the percentage of women having ever tested for HIV showed a significant increase in the impacted sites but not in the comparison communities. In 2015, better health, behavioural and knowledge outcomes in women were associated with employment by the project (or a sub-contractor thereof), migration background, increased wealth and higher educational attainment. CONCLUSIONS: Our study reveals that natural resource development projects can positively impact women's health, particularly if health risks are adequately anticipated and managed. Hence, the conduct of a comprehensive HIA should be a requirement at the feasibility stage of any large infrastructure project, particularly in LMICs. Continued monitoring of health outcomes and wider determinants of health after the initial assessment is crucial to judge the project's influence on health and for reducing inequalities over time.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».