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Enregistrement W4402624770 · doi:10.1007/s10661-024-13124-w

Dumpsites farmers’ awareness of physicochemical properties of dumpsites soil in two agro-ecological zones, Ghana

2024· article· en· W4402624770 sur OpenAlexaff
Kwabena Kyere, Kofi Agyarko, Richard Kotei, Matt Dodd, Godfred Darko, Francis Kastro Kavi, Sonny Gad Attipoe

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Monitoring and Assessment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIndigenous Knowledge Systems and Agriculture
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcotoxicologyEnvironmental scienceWater resource managementEnvironmental protectionEcologyEnvironmental healthBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ghana, widespread backyard farming on arable land with refuse waste is driven by the enriched physicochemical properties of dumpsite soils, supporting crop growth. However, the enhanced levels of heavy metals have raised concerns among policymakers focusing on the environmental challenges posed by dumpsites soil. The purpose of the study was to assess the awareness of dumpsites farmers on soil physicochemical properties and dangers posed by accumulated toxic heavy metals. A total of 100 vegetable farmers were interviewed in three communities to gauge their awareness of dumpsite soil properties and potential contamination. A semi-structured questionnaire was purposively used to solicit for information from farmers. Chi-square (χ2) test of homogeneity was used to ascertain if there was any uniformity among respondents in the different communities studied. The findings showed that the level of education of the famers had no relationship (p = 0.21) with farmers’ educational level. Dumpsites farmers’ knowledge on soil physicochemical properties had a significant (p = 0.02) relationship with farmers' awareness of toxic elements in dumpsites. Farmers’ soil physicochemical knowledge further had a significant (p = 0.03) relationship with their awareness that, plants on dumpsites absorb toxic elements. Furthermore, ailments commonly associated with heavy metals as reported by farmers included skin rashes, cough, diarrhoea, and cholera. It can be concluded that although dumpsite farmers exhibit some awareness about the physicochemical properties of their soil and the risks associated with toxic heavy metals, there is still room for improvement. Despite education levels not significantly impacting awareness, targeted intervention programs are necessary to enhance understanding and address this pressing issue effectively. We recommend an implementation of a tailored educational programs for dumpsite farmers to enhance understanding of soil properties and heavy metal risks. There should be improved access to soil testing and interpretation to enable informed decision-making among farmers. Foster collaborations among stakeholders for sustainable waste management, soil remediation, and health monitoring to mitigate heavy metal contamination are also recommended.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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