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Record W2141374019 · doi:10.4000/vertigo.14085

Risques potentiels des déchets domestiques sur la santé des populations en milieu rural: cas d’Irhambi Katana (Sud-Kivu, République Démocratique du Congo)

2013· article· fr· W2141374019 on OpenAlexvenueno aff
M. Bagalwa, Katcho Karume, Nacigera Gustave Mushagalusa, K. Ndegeyi, M. Birali, N. Zirirane, Z. Masheka, Cinyambiriri Bayongwa

Bibliographic record

VenueVertigO · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicMunicipal Solid Waste Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeographyHumanitiesForestryPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude a été conduite afin d’évaluer les risques pour la santé liés à la production de déchets en milieu rural d’Irhambi Katana à l’est de la République Démocratique du Congo (RDC). La mesure des quantités des déchets produits par ménage dans six localités du groupement d’Irhambi Katana et l’analyse microscopique des échantillons des déchets ont été réalisées. La comparaison avec les données des centres de santé et la détermination de l’apport de ces déchets en éléments nutritifs du sol ont été réalisées. Les ménages du groupement d’Irhambi Katana produisent en moyenne 0,3 kg de déchets par jour. Ces déchets domestiques renferment plusieurs agents pathogènes tels que Balantidium coli, Shigella flexneri, Ascaris lombricoïdes et Escherichia coli qu’on peut associer à des maladies diarrhéiques couramment rencontrées dans les statistiques des centres de santé comme l’ascaridiose, la shigelose, l’amibiase et le choléra. Mais aussi ces déchets contiennent des matières organiques fertilisantes du sol comme l’azote et le phosphore en quantité importante (1272 mg P/kg; 8,89 % de N /kg). Une sensibilisation de la population dans la gestion des déchets domestiques pour éviter les maladies dues à la mauvaise gestion des déchets ainsi que l’usage de ces déchets dans la fertilisation des sols est recommandée.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.216
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.267
Teacher spread0.254 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations8
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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