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Enregistrement W3201061471 · doi:10.1177/11786302211043033

Agrochemicals Use Practices and Health Challenges of Smallholder Farmers in Ghana

2021· article· en· W3201061471 sur OpenAlexafffund
Suleyman M. Demi, Suzanne R. Sicchia

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Insights · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésAgrochemicalNonprobability samplingAgricultureBusinessGovernment (linguistics)Focus groupEnvironmental healthQualitative propertySimple random sampleEnvironmental planningGeographyMarketingMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Globally, Africa is one of the continents that uses the lowest quantity of agrochemicals in farming. However, unsafe chemical use practices are high among farmers in Africa, posing serious health and environmental consequences. This study seeks to address three questions: (1) What factors motivate/compel smallholder farmers in Ghana to use agrochemicals? (2) What safety precautions or unsafe chemical use practices can be found in the communities? (3) What are the health implications of agrochemical use among smallholder farmers in Ghana? METHODOLOGY: The study used purposive and simple random sampling techniques to select 136 individuals for the survey, out of which 31 individuals were eliminated, and 105 participants were selected for in-depth interviews and focus group discussions. Additionally, participants' observations were collected, workshops were facilitated, and documents analyses were conducted. Qualitative data were analyzed using NVivo software and the quantitative data were analyzed using SPSS version 23.0. FINDINGS: The study found that environmental challenges, activities of NGOs, government policy, lack of or high cost of labor, and competition among farmers were major factors influencing farmers' decisions to use agrochemicals. Present agrochemical use in Ghana poses a risk to health and the environment. Finally, the study discovered chemical poisoning and low self-reported health quality as major health implications of agrochemical use in the communities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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