Health Impacts of Pesticide Use and Associated Safety Practices among Farmers in A Rural Place in Palpa District of Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The unsafe and indiscriminate use of pesticide in agriculture represents a major human health problem. The aim of this study was to assess the level of safety practices regarding pesticides use and its effect on health among farmers of Rampur municipality. Method: The research was a descriptive cross-sectional study in the rural area of the Lumbini Province and purposive sampling was used to collect data. The study assessed pesticide safety practices and health effects among 227 farmers in Rampur Municipality, Palpa. Result: While all farmers recognized pesticides as harmful, 79.29% used them in crops, and 96.5% had no formal training. Unsafe practices were common, including storing pesticides in living areas (26.11%) and improper disposal methods. Pesticide exposure occurred mainly via the oral route (48.5%), with 14.5% unaware of the entry route. Only 31.11% bathed fully after pesticide use. Despite high awareness, safety practices were poor. Conclusion: The study recommends safety training, stricter law enforcement, and promotion of integrated and non-synthetic pest control methods. Strengthening farmers’ access to protective equipment and ensuring routine monitoring and follow-up will further support safer pesticide handling and reduce long-term health risks.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».