Water and sanitation infrastructure for health: The impact of foreign aid
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The accessibility to improved water and sanitation has been understood as a crucial mechanism to save infants and children from the adverse health outcomes associated with diarrheal disease. This knowledge stimulated the worldwide donor community to develop a specific category of aid aimed at the water and sanitation sector. The actual impact of this assistance on increasing population access to improved water and sanitation and reducing child mortality has not been examined. METHODS: We performed a country-level analysis of the relationship between water and sanitation designated official development assistance (WSS-ODA) per capita, water and sanitation coverage, and infant and child mortality in low-income countries as defined by the World Bank. We focused our inquiry to aid effectiveness since the establishment of the Millennium Development Goals (MDGs). RESULTS: Access to improved water has consistently improved since 2002. Countries receiving the most WSS-ODA ranged from odds ratios of 4 to 18 times more likely than countries in the lowest tertile of assistance to achieve greater gains in population access to improved water supply. However, while there were modestly increased odds of sanitation access, these were largely non-significant. The countries with greatest gains in sanitation were 8-9 times more likely to have greater reductions in infant and child mortality. CONCLUSIONS: Official development assistance is importantly impacting access to safe water, yet access to improved sanitation remains poor. This highlights the need for decision-makers to be more intentional with allocating WSS-ODA towards sanitation projects.
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.
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 | 0,000 | 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 découle