Reducing agate dust exposure in Khambhat, India: Protective practices, barriers, and opportunities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Agate workers in Khambhat, India and their community members are exposed to high levels of silica dust and related diseases. Use of effective prevention practices remains low, prompting the need for effective interventions which increase the uptake of and investment in prevention practices. We sought: (a) to describe knowledge, self-efficacy, and practices among a population of workers, their family members, and neighbors involved in or located close to agate processing; and (b) to explore which factors are related to use of prevention practices and willingness to invest in new dust control technologies. METHODS: A community survey was conducted to measure demographics, occupation and financial factors, knowledge, prevention practices, barriers, risk perceptions, and efficacy beliefs. Descriptive statistics were used and, among agate workers, hierarchical logistic regression explored predictors of prevention practice use and willingness to invest. RESULTS: Among 1120 respondents, approximately 44%, 35%, and 8% of workers, family members, and neighbors used prevention practices, respectively. Knowledge and risk perceptions were generally high, where efficacy beliefs were low. Workers who had high levels of education, worked at home, and had high efficacy beliefs were more likely to report using prevention practices and being willing to invest. Barriers to prevention practice use included financial barriers, and beliefs that prevention is ineffective and health is not at risk. CONCLUSIONS: Interventions and future research should be designed to engage the community to improve preventive behavior, and implement affordable and effective dust control interventions in the agate industry.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle