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Enregistrement W4387413473 · doi:10.4103/ed.ed_1_23

Wind turbines: Vacated/abandoned homes – Exploring research participants’ descriptions of adverse health effects and medical diagnoses provided by their physicians and physician specialists

2023· article· en· W4387413473 sur OpenAlexaff
Carmen Krogh, Robert Y. McMurtry, William B Johnson, Mariana Alves‐Pereira, Jerry L. Punch, Anne Dumbrille, Debra Hughes, Linda Rogers, R. Rand, Lorrie Gillis

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical diagnosisHarmGovernment (linguistics)Health careQualitative researchFamily medicineMedical recordPsychologyMedicinePublic relationsMedical educationSociologyPolitical scienceSocial psychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The risk of harm associated with living within 10 km of industrial wind turbines (IWTs) is unresolved and continues to be debated internationally. While sources such as judicial proceedings, scientific literature, social media, and Internet websites report that some neighbors contemplate leaving their homes, research on this topic is limited. This study continues to explore why they contemplated such a housing decision. Methodology: The ethics-reviewed study used the qualitative Grounded Theory (GT) methodology and interviewed 67 consenting participants, 18 years or older, who had previously lived, or were currently living, within 10 km of IWTs. Audio files were transcribed to text and the data were coded and analyzed using NVivo Pro (v. 12.6) software. Objectives: The objective of this manuscript is to explore participants’ descriptions of their medical diagnoses provided by their physicians and physician specialists. Results: Data analysis revealed primary and subthemes associated with environmental interference and altered living conditions. Of the 67 participants, eight described their diagnoses of medical conditions as given by their physicians and physician specialists. Descriptions of conversations with participants’ health-care providers were also surveyed. Discussion: Medical diagnoses, descriptions of comments by health practitioners and the commonality of globally reported adverse health effects (AHEs), support the potential risk of locating IWTs near residential areas. It is recommended that members of the public, government authorities, policy makers, researchers, health practitioners, and social scientists with an interest in health policy and disease prevention acknowledge this risk and advocate for the immediate, effective, and timely resolution for affected neighbors. Conclusions: The GT methodology was used to develop a substantive theory regarding the housing decisions of participants living within 10 km of a Wind Power Plant. Results from the interviews indicate that these decisions were motivated by the potential for, or the experience of, AHEs which they attributed to living in proximity to these installations.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 GPT0,387
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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