Pesticide Exposure Levels and Risk Assessment in Operators Involved in the Cashew Production in Côte d’Ivoire
Notice bibliographique
Résumé
To assess the level of producers’ exposure and the health risk in relation to phytosanitary practices in cashew crops in C?te d’Ivoire, a descriptive longitudinal toxicological study was conducted in 2018-2019 with 76 cashew producers in the areas of Mankono, Dabakala and Bondoukou. The data collected permitted the assessment of phytosanitary risks on the health of producers according to the Quebec-IRPeQ pesticide risk indicators. Field observations translated into scenarios were used to determine the exposure levels of producers via the UK-POEM predictive model. The main active substances used were glyphosate, 2,4-D, cypermethrin, acetamiprid, lambdacyhalothrin, profenofos, imidacloprid, deltamethrin, mancozeb and metalaxyl. The risk indicators showed that 2,4-D (TRI = 1332.25; SRI = 432.98), profenofos (TRI = 2550.25; SRI = 637.56) and mancozeb (TRI = 841; SRI = 147.18) among herbicides, insecticides and fungicides respectively could have more adverse health effects after exposure. These findings translated into scenarios specifically showed high exposure of producers to herbicides, with exposure levels ranging from 1.31 mg/kg bw/day to 1.67 mg/kg bw/day, well above the acceptable operator’s exposure levels (AOEL). These health risks could be significantly reduced if the required personal protective equipment is worn. But, recommended doses of pesticides should be reconsidered, because in some cases, applicators exposure remained high despite the protective equipment.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».