Environmental Audit and Policy Compliance of Tobacco Farming Practices in Migori County, Western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence that tobacco farming and use, among other critical livelihood factors, has an impact not only on health but also on the environment. The tobacco industry in Kenya has been on the rise with new production areas emerging. However, the nature of the environmental friendliness of the production, processing and consumption technologies have yet to be evaluated in many parts of Kenya. This study undertook an environmental auditing of tobacco farming activities in the South Nyanza region of Kenya for purposes of evaluating their compliance levels and policy formulation. Data collection was achieved through a detailed environmental audit checklist, focused group discussions, interviews, and field observations. Generally, the environmental compliance level with the National Environment Management Authority, World Health Organization standards and world best farming practices was dismal, at 13.6%. Tobacco companies' compliance rating with standards in application of pesticides and agrochemicals, use and management of energy resources, tobacco leaf storage and disposal of uncollected leaves, occupational health and safety, and best established practices in corporate social responsibility stood at 19.8, 15.7, 27.7, 2.1 and 11.8%, respectively. The low compliance level implies unsustainable farming practices; thus the need for enhanced enforcement of good environmental practices in the sector. Development of policies and legislation on economically viable and environmentally sustainable alternative crops is therefore recommended.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».