Educational Level, Pesticide Use, and Rice Farmers’ Health: A Survey in Sakassou Department, Côte d’Ivoire
Notice bibliographique
Résumé
The improper use of pesticides, often linked to low educational levels among farmers, poses significant risks to both human health and the environment. This study examines the relationship between farmers’ educational attainment, pesticide use practices, and health impacts in Sakassou Department, Côte d’Ivoire. A survey was conducted from November to December 2022, involving 240 rice farmers selected through cluster sampling. Data were collected via individual interviews and analyzed using SPSS software. Results indicate that the majority of farmers are illiterate, limiting their ability to understand and apply pesticide safety guidelines. A strong correlation was found between education level and the likelihood of consulting instructional brochures, with more educated farmers being significantly more inclined to read and follow safety recommendations. Furthermore, farmers who consulted these brochures were six times more likely to adopt safer pesticide handling practices. To address these challenges, a targeted training program was implemented to educate farmers on proper pesticide use, including safe handling, application techniques, and post-treatment waste management. This initiative aimed to mitigate health risks and reduce environmental contamination. These findings underscore the urgent need for enhanced educational initiatives and tailored training programs to promote safer pesticide practices, thereby protecting both human health and ecosystems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».