Improved Sustainability of Water Supply Options in Areas with Arsenic-Impacted Groundwater
Notice bibliographique
Résumé
The supply of water for rural populations in developing countries continues to present enormous problems, particularly where there is arsenic contamination in the groundwater, as exists over significant parts of Bangladesh. In response, improvements in the sustainability of water supplies are feasible through the use of a combination of water sources wherein rainwater harvesting is employed for a portion of the year. This can potentially reduce the duration of the year during which arsenic-contaminated groundwater is utilized. As demonstrated, a rainwater cistern volume of 0.5 m3 in the Jessore district area of Bangladesh can provide rainwater for periods averaging 266 days of the year, which allows groundwater at 184 µg/L arsenic to be used as a water supply for the remainder of the year. This dual supply approach provides the body burden equivalent to the interim drinking water guideline of arsenic concentration of 50 µg/L for 365 days of the year (assuming the water consumption rate is 4 L/cap/day for a family of five with a rainwater collection area of 15 m2). If the water use rate is 20 L/cap/day, the same cistern can provide water for 150 days of the year; however, although this is insufficient to supply water to meet the body burden equivalent guideline of 50 µg/L. Results are provided also for different rooftop areas, sizes of cisterns and alternative arsenic guidelines [World Health Organization (WHO) and Bangladeshi]. These findings provide useful guidelines on supply options to meet sustainability targets of water supply. However, they also demonstrate that the use of cisterns cannot assist the meeting of the 10 µg/L WHO target arsenic body burden, if the arsenic contamination in the groundwater is high (e.g., at 100 µg/L).
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 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».