Pesticides handling practices among potato growers in Kavrepalanchok, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
The rate of pesticide application in the agricultural field is surging. Farmers are getting exposed to pesticide hazards from the misuse and unsafe handling of pesticides. The study was conducted among 101 potato growers in Kaverpalanchok district of Nepal in 2018. The objective of the study was to assess the knowledge, status, and pesticide handling practices among potato growers. Around 94% farmers applied pesticides against early and late blight. Only 5% growers treated seed before potato sowing. About 93 and 73% farmers sprayed pesticides 2-10 times/season into the field and spent 2-6 hours/pesticide spray respectively. More than 2/3rd growers did not read the pesticide labels, and nearly 95% growers received information on pesticide applications from agrovet rather than authorized government bodies. Only 13% farmers had received Integrated Pest Management (IPM) training. However, 1/4th of them had practiced IPM techniques. The majority of the growers used masks, rubber boots, and long-sleeved clothes during pesticide handling. Nearly 2/3rd growers threw pesticide containers anywhere in the environment. Concerned authorities should provide IPM training, skill-building programs on pesticide handling and awareness on waiting period and environmental hazards to avoid pesticide risk.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».