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Enregistrement W2130643498 · doi:10.1177/0956247811398602

Health, hygiene and appropriate sanitation: experiences and perceptions of the urban poor

2011· article· en· W2130643498 sur OpenAlexfundno aff
Deepa Joshi, Ben Fawcett, Fouzia Mannan

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Urbanization · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAGE-WELL
Mots-clésSanitationHygieneSlumOpen defecationPovertyToiletDeclarationBusinessPersonal hygieneSocioeconomicsEnvironmental healthEconomic growthGeographyMedicinePolitical scienceSociologyEconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Don’t teach us what is sanitation and hygiene.” This quote from Maqbul, a middle-aged male resident in Modher Bosti, a slum in Dhaka city, summed up the frustration of many people living in urban poverty to ongoing sanitation and hygiene programmes. In the light of their experiences, such programmes provide “inappropriate sanitation”, or demand personal investments in situations of highly insecure tenure, and/or teach “hygiene practices” that relate neither to local beliefs nor to the ground realities of a complex urban poverty. A three-year ethnographic study in Chittagong, Dhaka, Nairobi and Hyderabad illustrated that excreta disposal systems, packaged and delivered as low-cost “safe sanitation”, do not match the sanitation needs of a very diverse group of urban men, women and children. It is of little surprise that the delivered systems are neither appropriate nor used, and are not sustained beyond the life of the projects. This mismatch, far more than an assumed lack of user demand for sanitation, contributes to the elusiveness of the goal of sanitation and health for all. The analysis indicates that unless and until the technical, financial and ethical discrepancies relating to sanitation for the urban poor are resolved, there is little reason to celebrate the recent global declaration on the human right to water and sanitation and health for all.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,011
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeQualitatif
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

Citations129
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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