Changes in household wealth in communities living in proximity to a large-scale copper mine in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale mining can alter the living conditions of surrounding communities in positive and negative ways. A health impact assessment conducted in the context of a newly developed large-scale copper mine in rural Zambia gave us the opportunity to measure changes in health determinants over time. We conducted periodic household surveys at baseline in 2011, during the construction phase in 2015 and during the operational phase in 2019. Data collected included economic indicators that were based on the standardized list of household assets used in the Zambia Demographic and Health Survey, which we subsequently converted into a wealth score using principal component analysis. We compared mean wealth scores in six communities directly impacted by the mine with comparison communities, as well as the rest of the North-Western province of Zambia. A difference-in-differences linear regression model was used to compare changes over time. Mean wealth of the communities near the mine was significantly lower at baseline than that of the North-Western province (−0.54 points; p-value<0.001) in 2011, but surpassed the regional average in 2019 (+1.07 points; p-value <0.001). Mean wealth increased more rapidly in communities directly impacted by mine than in the comparison communities (+0.30 points, p-value <0.001). These results suggest a positive impact on living conditions in communities living near this copper mine. Our findings underscore the potential of the mining sector to contribute to economic development in Zambia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».