Managing uncertainty in the provision of safe drinking water
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Water Network, the Alberta Water Research Institute, and the Ontario Centres of Excellence have collaborated to create the Canadian Municipal Water Management Research Consortium, a new initiative to engage municipal water authorities and allow them to access research capacity to tackle mutually identified, critical issues. The challenge of managing uncertainty in the provision of safe drinking water was selected as one such issue. An international expert panel with scientists from Australia, Canada, the USA and Europe was assembled to work with a steering committee of municipal water providers and drinking water regulators. This group has posed the challenge: How best can drinking water providers address risk and uncertainty to assure safe drinking water? Five key drivers to this challenge were identified: the current large list of drinking water contaminants, the inevitable growth of that list as a result of analytical advances not matched by our ability to assess small, mostly immeasurable health risks, the lack of clarity on public expectations for safe drinking water, misunderstanding of new, small risks and a need to assure aesthetic quality. Promoting the means for achieving a common understanding of risk and uncertainty among water providers and regulators was identified as a priority objective. The project has been initiated by developing, in a Canadian drinking water context, working definitions for safe drinking water, risk and uncertainty, with appropriate illustrative examples. The limitations of sole reliance on compliance monitoring for numerical contaminant limits compared with the merits of a preventive risk management/water safety plan approach were elaborated. Based on the foundations adopted, a toolkit is being developed to assist with issues ranging from a risk hierarchy, various products to promote better understanding of how risk assessment is performed, and products to enhance communications with consumers about drinking water safety.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».