Improving the safety and quality of cotton production in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Since 2014, CABI has been working in partnership with the Better Cotton Initiative (BCI) in two districts of Sindh Province of Pakistan to train cotton farmers and farm workers in improved cultivation and harvesting practices. The aim is not only to improve cotton quality but also to promote practices that are safer in terms of both workers' health and environmental protection. Since the programme started, CABI has trained 11,360 farmers, 22,252 male farm workers and 16,000 female farm workers. In 2017 CABI commissioned a study to evaluate the effectiveness of this capacity building programme. It explored changes in behaviour and the financial, social and environmental benefits of the improved practices, as well as changes in awareness, opinions and attitudes resulting from the training. The study found that as a result of the training, cotton production practices including improved safety had improved. However the direct financial impact of improving cotton quality was disappointing. Although some ginners now pay a 1% premium for cotton produced according to BCI standards, this does not translate into higher pay for the farm workers. The main benefits for workers relate rather to improved health through safer practices, particularly reduced and safer pesticide use, which as well as improved quality of life translates into financial benefits through reduced healthcare costs and the ability to pick more cotton per day.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».