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Enregistrement W2342265936 · doi:10.2166/wqrj.2010.002

Evaluation of Risk Assessment Tools to Predict Canadian Waterborne Disease Outbreaks

2010· article· en· W2342265936 sur OpenAlexafffundabout
Ian Michael Summerscales, Edward A. McBean

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Water Network
Mots-clésRisk assessmentWaterborne diseasesOutbreakEnvironmental healthRisk analysis (engineering)Water qualityEnvironmental scienceEnvironmental planningWater contaminationContaminationBusinessComputer scienceMedicineComputer securityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A number of risk assessment tools and guidance documents have been developed by regulatory and nongovernmental bodies to enable risk assessment of drinking water systems. To evaluate the strengths and weaknesses of available risk assessment tools, three of the existing risk assessment tools were applied to waterborne disease outbreaks in North Battleford, Saskatchewan, and Walkerton, Ontario, to determine whether the risk assessment tools would have indicated that the water systems were at risk of failure. Both of these outbreaks are sufficiently well documented to allow testing of the risk assessment tools. Both of the outbreaks occurred partly due to vulnerabilities that prevented the respective water systems from having effective multiple barriers to drinking water contamination. The risk assessment tools generally identified the hazards that resulted in contamination of the source water. However, the different tools had different levels of success in identifying vulnerabilities in the downstream barriers such as treatment processes and water quality monitoring activities. None of the risk assessment tools successfully incorporated the interdependent nature of the multiple barriers of drinking water safety.

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)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,290 · 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.

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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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