Risques sanitaires liés aux déchets ménagers sur la population d’Anyama (Abidjan-Côte d’Ivoire)
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude a eu pour objectif principal d’évaluer le lien entre certaines pratiques de gestion des déchets ménagers et les maladies environnementales que sont le paludisme, les Infections respiratoires aiguës (IRA) et la diarrhée. Une enquête transversale a été menée sur 150 ménages choisis dans deux quartiers précaires, un quartier de moyenne standing et un quartier résidentiel. Les coordonnées géographiques des déchets à proximité des habitations ont été relevées. L’analyse statistique descriptive a été appliquée aux données. Les résultats montrent que plus de la moitié des chefs de ménages sont non scolarisés (51 %), dont 67 % de femmes contre 49 % d’hommes. Et que 60 % des ménages déversent les déchets solides dans la rue pendant que 48 % y déversent les eaux usées. Aussi, la morbidité présente-t-elle un taux de prévalence élevé de 66 %, le paludisme en tête (48 %), suivi de l’IRA (28 %) et de la diarrhée (9 %). Le paludisme et la diarrhée sont corrélés négativement au niveau d’instruction et positivement aux mauvaises pratiques de gestion des ordures. Les quartiers où ont été trouvés les plus forts taux de dépotoirs sauvages sont Derrière-Rails (43 %) et Schneider (25 %). Ces quartiers présentent également les plus forts taux de prévalence du paludisme 88 % et 82 %, respectivement pour Derrière-Rails et Schneider. S’agissant de l’IRA, elle semble affecter plus les individus de niveau universitaire (77 %) ainsi que les habitants du quartier Résidentiel (88 %).
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 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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».