The paradox of water accessibility: understanding the temporal and spatial dimensions of access to improved water sources in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
According to the United Nations, the world has met the Millennium Development Goal target of halving the proportion of people without access to safe drinking water. However, global figures mask massive disparities between regions and countries, and within countries. For instance, only 64% of the people in sub-Saharan Africa have access to improved water sources. Over 40% of all people globally who lack access to drinking water live in sub-Saharan Africa. Rwanda is used as a case in point in this study. Despite the abundance of water resources in the country, access to improved water sources is limited. Using the Rwandan Demographic and Health Surveys (2000–2010), we examined regional disparities in access to improved water sources. Results from logistic regression models show that overall, access to improved water has declined between 2000 and 2010; except in the western region, where access to water marginally improved. Educated individuals, wealthier and urban dwellers were more likely to have access to improved water sources over time compared to their uneducated, poor and rural counterparts. The persistence of regional disparities in access to improved water over time suggests the need for policy to address insufficient investments in water infrastructure in Rwanda.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».