Investigating public perceptions and knowledge translation priorities to improve water safety for residents with private water supplies: a cross-sectional study in Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The first objective of this study was to investigate the public perceptions of private water and alternative sources with respect to safety, quality, testing and treatment in Newfoundland and Labrador (NL), Canada. The second objective was to provide public health practitioners with recommendations for improving knowledge translation (KT) efforts in NL, based on assessments of respondents' perceived information needs and preferred KT methods. METHODS: A cross-sectional telephone survey of 618 households with private water supplies was conducted in March-April, 2007. Questions pertained to respondents' perceptions of their tap water, water concerns, alternative water use, well characteristics, and water testing behaviours. RESULTS: Approximately 94% of households were supplied by private wells (50% drilled and 50% dug wells), while 6% obtained water from roadside ponds, rivers or springs (RPRS). While 85% rated their water quality highly, 55% nevertheless had concerns about its overall safety. Approximately 11% of respondents never tested their water, and of the 89% that had, 80% tested at frequencies below provincial recommendations for bacterial testing. More than one-third of respondents reported treating their water in the home, and 78% employed active carbon filtration methods. Respondents wanted more information on testing options and advice on effective treatment methods. Targeted advertising through television, flyers/brochures and/or radio is recommended as a first step to increase awareness. More active KT methods involving key stakeholders may be most effective in improving testing and treatment behaviour. CONCLUSIONS: The results presented here can assist public health practitioners in tailoring current KT initiatives to influence well owner stewardship behaviour.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».