Reducing agate dust exposure in Khambhat, India: Protective practices, barriers, and opportunities
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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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».