Water Scarcity in Communities, Coping Strategies and Mitigation Measures: The Case of Bulawayo
Notice bibliographique
Résumé
This paper looks at the impact of water scarcity in communities. This paper also evaluates various mitigation measures being employed by residents themselves, local authorities, non-governmental organization (NGOs) and the government. Bulawayo, Zimbabwe’s second largest city was chosen as a case study because the geographical and climatic conditions are such that it receives low and unreliable rainfall. The city has been facing water scarcity for close to a decade now. The water shortages have been recurring over and over again and this has resulted in the Bulawayo City Council introducing water shedding. This has resulted in residents being affected in many ways. Residents’ health has been compromised, sanitation levels have declined and education conditions negatively impacted. The research used purposive sampling. Key informants were interviewed from the City Council, Health department, residents association and NGOs. The research covered three suburbs that are Nketa 7, Entumbane and Newton West. The research found out that the high density suburbs were the most affected by water scarcity and NGO activities were also biased to these areas. Coordinated work between the government, local authority, NGOs and the residents has ensured that a major health crisis be averted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».