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Enregistrement W2164440775 · doi:10.1111/j.1744-7976.2007.00090.x

A Little Knowledge…: Household Water Quality Investment in the Annapolis Valley

2007· article· en· W2164440775 sur OpenAlexafffundvenue
John Janmaat

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesBrock University
Mots-clésWater qualityHumanitiesArtEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A household drinking water and sewage management survey in Nova Scotia's Annapolis Valley suggests that ability to interpret water quality information (proxied by education) strongly affects behavior. Higher education reduces the likelihood of households treating drinking water, but may increase the amount of water treated by households choosing to do so. Septic maintenance may impact water quality, but evidence for jointness in treatment and maintenance choice is absent. Further, increased education weakly reduces septic maintenance. Results suggest that more information about septic source threats to drinking water may induce households to choose more water treatment and less septic maintenance. Information campaigns alone are therefore unlikely to significantly reduce septic source pollution . Une enquête sur la gestion de l'eau potable et des eaux usées menée auprès des ménages de la vallée d'Annapolis en Nouvelle‐Écosse autorise à penser que la capacité d'interpréter l'information sur la qualité de l'eau (déterminée par la variable ≪éducation≫) influence fortement le comportement. Le fait de posséder une éducation supérieure diminue la probabilité que des ménages à traiter l'eau potable, mais peut augmenter la quantité d'eau traitée par ceux qui choisissent de le faire. L'entretien des fosses septiques peut avoir un impact sur la qualité de l'eau, mais il n'existe pas de preuve sur le choix combiné de traiter et d'entretenir. De plus, un niveau d'éducation élevé diminue faiblement le choix d'entretenir les fosses septiques. Les résultats laissent supposer que davantage d'information sur les menaces que représentent les eaux usées pour l'eau potable peut persuader les ménages à choisir davantage de traiter l'eau et à moins entretenir les fosses septiques. Il est donc peu probable que les campagnes d'information seules réussissent à faire diminuer considérablement la pollution provenant des fosses septiques .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,145 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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