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Enregistrement W2102003061 · doi:10.2166/wp.2005.0013

Sustainable community water: managing supply systems in the mid-hills of Nepal

2005· article· en· W2102003061 sur OpenAlexaff
B.S. Bhandari, Miriam Grant, Dipendra Pokharel

Notice bibliographique

RevueWater Policy · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInternational Centre for Integrated Mountain Development
Mots-clésSustainabilityLivelihoodGovernment (linguistics)Work (physics)BusinessWater supplyEconomic growthEnvironmental planningEnvironmental resource managementAgricultureGeographyEconomicsEngineeringEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the sustainability of rural drinking water supply (DWS) projects installed by non government organizations (NGOs), international non government organizations (INGOs) and government organizations (GOs) in two districts in the mid-hill region of Nepal. Comparative analyses of different systems installed by NGOs, INGOs and GOs, which portray the work and improvements needed for sustainability, are determined. This study shows that INGO installed projects are moving forward to sustainability in terms of performance compared to NGOs and GOs. One of the prime reasons of failure to maintain sustainability is poor involvement of women from the projects' early stages. A systematic random household survey was conducted of selected projects in the study area and this showed that most of the rural DWS projects need to improve management practices and gender equality during planning as well as operation and maintenance phases. Rural people are satisfied with DWS project water availability in their communities. Results indicate that water accessibility fails to have significant impacts on rural livelihood especially for the rural poor.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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