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Enregistrement W2330808828 · doi:10.2166/wh.2005.0018

Better intervention strategies are needed to reduce the risk of waterborne outbreaks

2005· article· en· W2330808828 sur OpenAlexaboutno aff
Edwin E. Geldreich

Notice bibliographique

RevueJournal of Water and Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater supplyBusinessAccountabilityIntervention (counseling)Water qualityEnvironmental planningQuality (philosophy)Environmental economicsRisk analysis (engineering)Operations managementEnvironmental resource managementEngineeringEnvironmental engineeringEconomicsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field investigation of 27 medium to small water systems in Ontario Province has revealed a pattern of deviations in operations that is similar to those reported in the United States over the past 25 years. In this recent Ontario survey of water utilities, the key findings were: (1) a need for full cost pricing of public water supply to consumers; (2) better understanding of water treatment train performance; and (3) a need for management driven accountability to search beyond regulatory minimum requirements for safe water quality. Much of the deteriorating state of operations was a reflection of limited financial base to support an effective management programme. In the survey, small utilities were found to suffer the most from below cost operations which forced the application of a patchwork approach to water treatment and system repairs. Furthermore, small system water plant operators had rare opportunities to take part in workshops on technical issues. These utilities need to partner with the public on water supply issues for financial support to cover daily operations, infrastructure decay and emergency repairs. Ignoring system problems or applying patchwork remedies will eventually lead to unsafe water quality if the current state of affairs is not recognized as a dangerous public health risk.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,250

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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