Study on current community access to and practices on water, sanitation and hygiene in selected villages of Chargawa block, Gorakhpur, Uttar Pradesh, India
Notice bibliographique
Résumé
Background: More than 90% of deaths from diarrhoea in under five children is caused by unsafe WASH practices. Adequate hygiene practices have been recognised to decrease the diarrhoeal incidence by 30–40 percent. 748 million people still depend on unimproved sources of drinking water almost a quarter of which depend on untreated surface water, and 2.5 billion people need to improve sanitation, including one billion who practice open defecation. Yet to date, the water, sanitation and hygiene (WASH) element has received minute attention and the potential to link efforts on WASH and NTDs has been mostly untouched. This study was planned to identify current levels of community access to and practices related to water, sanitation and hygiene facilities.Methods: Cross sectional survey of 200 households conducted in selected villages of chargawa block through multistage sampling. Data were collected using pre-designed questionnaire.Results: 66% of our responder’s were female, 86% of household are male-headed. The burden of collecting water is mostly with women & girls (89%). 51% of people still rely on the unprotected hand pump as a source of water for drinking. Majority of the population defecates in the bush/backyard/field (79%). Hand washing with soap and water during key times is practiced by 21% of the respondents, and hand washing with water only is practiced by 67%.Conclusions: The study shows that access to safe drinking water & WASH practices in the rural villages is still a big everyday challenge. This study provides baseline information’s for future interventions in this community.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».