Sensibilisation et réponse des agriculteurs du nord-est de la Thaïlande à la pollution environnementale aux pesticides
Bibliographic record
Abstract
Afin de répondre aux nécessités de l’intensification agricole dont dépend leur survie, les petits exploitants thaïlandais font un usage croissant des pesticides. Sur la base d’une enquête quantitative et qualitative réalisée en août 2019 auprès de cent agriculteurs de deux villages de la province de Khon Kaen, et des résultats de tests réalisés à grande échelle par les services de santé publique thaïlandais, l’auteur met en lumière l’impact des pesticides sur la santé des petits exploitants, ainsi que la perception qu’ils ont des risques sanitaires et environnementaux importants auxquels les expose l’emploi massif de ces produits. L’article examine aussi les réponses variées que les agriculteurs apportent aux incitations gouvernementales à la transition écologique, suivant le régime de contraintes auxquels ils sont soumis, dans un contexte d’accidents climatiques répétés à fort impact sur les rendements et de fluctuation très importantes des cours mondiaux des produits agricoles commercialisés (riz, canne à sucre notamment).
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".