Combatting malaria disease among gold miners: a qualitative research within the Malakit project
Notice bibliographique
Résumé
Malaria is endemic in French Guiana, in particular, where illegal gold mining activities take place. Gold miners travel from Brazil to remote camps in the Guiana forest to carry out mining activities, exposing themselves to the presumed contamination area. This article presents the results of a qualitative case study of the Malakit project, an intervention where health facilitators offer appropriate training and distribution of self-diagnosis and self-treatment kits to manage an episode of malaria at resting sites on the French Guiana borders. The objectives were: (i) Determine the contextual elements influencing the use of Malakit; (ii) Understand the way gold miners perceive Malakit; (iii) Identify the elements that are favorable and unfavorable to the use of Malakit; (iv4) Identify what can be improved in the project. The data were collected using three methods: on-site observation, semi-structured individual interviews (n = 26), and group interviews (n = 2). The results indicate that Malakit responds to the need for treatment and facilitates access to care. Gold miners say they trust the facilitators and receive accurate explanations, the kit is easy to use and carry, and explanations given are sufficient. Nonetheless, the results lead us to believe that contextual elements influence exposure to numerous risk factors and that malaria among gold miners working illegally in French Guiana is a question of social inequalities in health. Thus, malaria intervention practices such as Malakit cannot be carried out without considering the complexity generated by social inequalities in health.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».