Drinking water quality management: a holistic approach
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
A growing list of water contaminants has led to some water suppliers relying primarily on compliance monitoring as a mechanism for managing drinking water quality. While such monitoring is a necessary part of drinking water quality management, experiences with waterborne disease threats and outbreaks have shown that compliance monitoring for numerical limits is not, in itself, sufficient to guarantee the safety and quality of drinking water supplies. To address these issues, the Australian National Health and Medical Research Council (NHMRC) has developed a Framework for Management of Drinking Water Quality (the Framework) for incorporation in the Australian Drinking Water Guidelines, the primary reference on drinking water quality in Australia. The Framework was developed specifically for drinking water supplies and provides a comprehensive and preventive risk management approach from catchment to consumer. It includes holistic guidance on a range of issues considered good practice for system management. The Framework addresses four key areas: Commitment to Drinking Water Quality Management, System Analysis and System Management, Supporting Requirements, and Review. The Framework represents a significantly enhanced approach to the management and regulation of drinking water quality and offers a flexible and proactive means of optimising drinking water quality and protecting public health. Rather than the primary reliance on compliance monitoring, the Framework emphasises prevention, the importance of risk assessment, maintaining the integrity of water supply systems and application of multiple barriers to assure protection of public health. Development of the Framework was undertaken in collaboration with the water industry, regulators and other stakeholder, and will promote a common and unified approach to drinking water quality management throughout Australia. The Framework has attracted international interest.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle