Investigating the Predictors of Domestic Water Consumption in Urban Households with Children Under-Five Years: A Panel Study in the Atwima Nwabiagya District, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
This panel study investigated the effect of potential predictors on per capita domestic water consumption in the wet and dry seasons. A total of 242 urban households with children under age five were drawn from two urban communities, Abuakwa and Nkawie, in the Atwima Nwabiagya District, Ghana. Data were collected from mothers using interviewer-administered questionnaires and analyzed using correlation and stepwise multiple regression. Mean per capita daily water consumption was estimated at 38.97 and 20.70 liters in the wet (n = 140) and dry seasons (n = 235), respectively. The volume of the primary water storage vessel, number of water storage containers, and household size were the most significant predictors in the wet season, constituting 16% of the variation in water consumption. Duration of water storage, household size, number of water service hours, and volume of the primary water storage vessel emerged as the most significant predictors in the dry season, constituting 40% of the variation in water consumption. Further research that considers a wider range of socio-demographic factors, such as the gender of the household head, culture, religion and water use characteristics of each member of the household are recommended.
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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 | 0,000 |
| 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 ».