From hazard to hope: Congolese women farmers' perspectives on reducing pesticide use in vegetable production
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In the Democratic Republic of the Congo (DRC), women play a central role in the market gardening sector, actively participating in crop production, pest management, and vegetable marketing (Balasha & Nkulu, 2020; Food and Agriculture Organization of the United Nations [FAO], 2010; Suka & Alenda-Demoutiez, 2022; Tambwe et al., 2011). Despite the socioeconomic benefits of market gardening as a source of income and food, women engaged in this sector are routinely exposed to highly hazardous pesticides, whether as part-time laborers or independent producers on their own fields. As observed in other developing countries, Olirk et al. (2025) report that women farmers store and apply pesticides often with limited training on safe handling and without proper protective equipment. This pattern is similar in many low-income countries, such as the DRC, where exposure to pesticides poses serious risks to both farmers’ health and the environment (Balasha & Nsele, 2019; Bollmohr, 2023; Eddleston, 2024). . . .
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».