Evaluation of the effectiveness of arsenic screening promotion in private wells: a quasi-experimental study
Notice bibliographique
Résumé
The Eastern Townships (ETR) is a region in Québec (Canada) where the soil is naturally rich in arsenic (As). About a third of the people in the ETR obtain their water from a private well. A quasi-experimental design was used to compare two campaigns designed to promote As screening in well water: a mass-media campaign (MMC) followed or not by a community-based intervention (CBI). The MMC is based on a press release issued for the ETR, along with a leaflet on As made available on the Internet, and in strategic places. The CBI, formulated according to the factors of the Precede-Proceed model, was aimed at mobilizing local authorities and small media. It targets only one municipality; the intervention community (IC). Using a separate pre-post samples design, two population-based cross-sectional (pre-CBI and post-CBI) surveys were conducted by phone at 6-month intervals, by means of random samples. The samples counted, for the IC and the ETR, respectively, 87 and 156 well owners in pre-CBI, and 106 and 190 in post-CBI. The results in post-CBI showed that the proportion of well owners who had their water test increased by four times in the IC after (16% p = 0.004). When adjusting for age and gender among all the post-CBI respondents, As screening is related with intervention status (exposed to MMC and CBI; p ≤ 0.001) and on previous microbiological water analysis behavior (p ≤ 0.05), but is not related to knowledge. This study demonstrates the superiority of a community-based campaign over a MMC when environmental health is concerned.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».