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Enregistrement W1432749251

Drinking water quality and health-care utilization for gastrointestinal illness in greater Vancouver.

2000· article· en· W1432749251 sur OpenAlexaffabout
Jeff Aramini, Margot McLean, Jean Wilson, John Holt, Ray Copes, Beth Allen, William Sears

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaterborne diseasesOutbreakWater qualityWater supplyEnvironmental healthWatershedWildlifeVulnerability (computing)BusinessContaminated waterGeographyEnvironmental planningEnvironmental protectionEnvironmental scienceEcologyMedicineEnvironmental engineeringBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The risk of microbial disease associated with drinking water is presently a priority concern among North American water jurisdictions. Numerous past outbreaks, together with recent studies suggesting that drinking water may be a substantial contributor to endemic (non-outbreak related) gastroenteritis, demonstrate the vulnerability of many North American cities to waterborne diseases and have fuelled ongoing debates in Canada and the United States concerning the need for stricter water quality guidelines, changes in watershed management policies, and the need for additional water treatment. The Greater Vancouver Regional District (GVRD) water supply system serves approximately two million consumers from a system consisting of three unfiltered surface water supplies (Figure 1). Although GVRD policies reduce the potential for fecal contamination of the source water supplies by humans and domestic animals, the GVRD watersheds support many wildlife species that can potentially shed organisms pathogenic to humans. Because GVRD's water treatment strategy relies principally on watershed protection and chlorination*, and these two strategies together do not eliminate all risk of waterborne disease transmission, it is possible that some disease-causing organisms reach the consumer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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