Considering the Qualitative Impacts of Safe-Stove Programs: Lessons from the Western Highlands of Guatemala
Notice bibliographique
Résumé
In 2016, 2.6 million people died prematurely from indoor air pollution as a result of the inefficient burning of biomass fuels for cooking and energy in the global south. The health and environmental impacts of indoor air pollution have been well documented throughout decades of literature, and governments and non-governmental organizations alike have taken steps to implement “safe stove” programs to upgrade cookstoves in developing regions and begin to address these issues. While largely effective in reducing indoor air pollution and improving energy efficiency, the qualitative impacts of implementing safe stove programs have not yet been explored. This article aims to fill a gap in this literature by investigating why safe stoves are important to the women who participate in the projects, and what the qualitative impacts of combatting indoor air pollution are for communities as a whole. The research draws on in-depth interviews with women from the rural highlands of Guatemala in the Quetzaltenango region, and addresses topics such as dignity and self-esteem within these populations. Not intended to be a binding pieced of literature, this research serves as a good reminder that the focus of development initiatives should always be on improving the overall wellbeing of the participants who purportedly benefit from these projects.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».