Perceived Risk of Pesticide Exposure Among School Workers in San Carlos, Costa Rica
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is increasing literature examining the effect of pesticides on people in proximity to pesticide use. However, limited information exists on how bystanders perceive the risk of pesticides to their health. This study aims to explore how school workers perceive the exposure to pesticides in a region where agriculture is the dominant economic driving force, and how these perceptions vary by sociodemographic subgroup. Methods: A total of 143 school workers from five districts in the San Carlos region of Costa Rica responded to the Technical Prevention Notes (NTP-578) perceived risk survey. The Mann-Whitney U test along with a Bonferroni control determined the statistical significance between subgroups. The four main sections for analysis of the results were prior knowledge on pesticide-related risks, perception of control over pesticide exposure, perception of current health risk and general knowledge of pesticide exposure. Results: Statistically significant differences in perceptions were seen by location, sex, age, level of education and position. Males and teachers exhibited higher levels of prior knowledge of hazards, whereas the older population, people without a university degree and administrators had higher perception of control over exposure to pesticides. Conclusion: School workers are knowledgeable on exposure to workplace pesticides and are aware of the severity of risk associated with pesticide exposure. In line with results from other studies, the older population and university educated people had higher perceived control over mitigating affects of pesticides. Our findings suggest that school workers could play a vital role in increasing knowledge dissemination pathways on pesticide-related harms. Further research could help in transforming school workers and bystanders into stakeholders and advocates for buffer zones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».