Effect of Iron Deficiency on Worker Productivity through Production Function Intermediates
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the mechanisms of the effect of iron deficiency on worker productivity through production function intermediates. Female subjects (n=217, age=18–55 y) participated in a dietary iron intervention (double fortified salt, DFS) on a tea estate in West Bengal, India. Productivity was assessed as work output measured in kilograms of tea picked per day over one week. The intermediates were iron status, measured through total body iron; energy expenditure, estimated through accelerometry and heart rate monitoring; cognitive function, measured through the attention network task, simple reaction test, temporal threshold task, and contrast threshold task; infectious diseases morbidity, measured through white blood cell counts, alpha‐1‐acid glycoprotein, and C‐reactive protein; physiological health, measured through body mass index and mid‐upper arm circumference; and labor/leisure trade‐off, measured through changes in discretionary time outside of work. The difference‐in‐difference method was used to find the changes in productivity between the treatment (DFS) and control (iodine only) groups. The Oaxaca‐Blinder Decomposition was applied to decompose the total change in worker output into two parts: changes in each production function input and the changing returns of those inputs. Supported by the Mathile Institute and Micronutrient Initiative
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».