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Enregistrement W1990621109 · doi:10.2166/wh.2008.033

Drinking-water safety – challenges for community-managed systems

2008· review· en· W1990621109 sur OpenAlexafffund
Samantha Rizak, Steve E. Hrudey

Notice bibliographique

RevueJournal of Water and Health · 2008
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasitic Infections and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Water Network
Mots-clésWaterborne diseasesOutbreakEnvironmental healthWater safetyWarning systemEnvironmental planningBusinessWater sourceWater supplyExtreme weatherEnvironmental scienceWater qualityWater resource managementEnvironmental engineeringClimate changeMedicineEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A targeted review of documented waterborne disease outbreaks over the past decades reveals some recurring themes that should be understood by drinking-water suppliers. Evidence indicates the outbreaks are often linked to some significant change in conditions that provides a sudden challenge to a water system. Severe weather events, such as heavy rainfall or runoff from snow melt, as well as treatment process and system changes, are common risk factors for drinking-water outbreaks. Failure to recognise warning signs and complacency are important contributors to drinking water becoming unsafe. Drinking-water suppliers must focus on competence and vigilance in maintaining effective multiple barriers appropriate to the challenges facing the drinking-water system. Understanding the risk factors and failure modes of waterborne disease outbreaks is an essential component for effective management of community drinking-water supplies and ensuring the delivery of safe drinking-water to consumers.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations38
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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