Exploring the relationships between small non-community drinking water system characteristics and water system performance in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this work were to investigate the relationships between characteristics of small non-community drinking water systems (SDWSs) and the performance of these systems with respect to Escherichia coli testing and risk ratings. Ontario-wide SDWS data were analysed using regression models with outcomes of (1) having an adverse E. coli test result in the 12 months prior to the last inspection and (2) the SDWS risk rating (high/medium vs. low risk) that is assigned by public health inspectors. Almost 34% (2,364/7,003) of SDWSs did not utilize treatment, more commonly for ground water than surface supplies (P < 0.001). The odds of having a positive E. coli test result were greater in systems using ground water with treatment (OR = 2.00; 95% CI 1.23-3.24) and surface water with treatment (OR = 1.97; 95% CI 1.05-3.71) compared to ground water with no treatment. The odds of having a water system rated high or medium compared to low risk was greater if the water system operated seasonally (OR = 1.36; 95% CI 1.17-1.59), had an adverse E. coli test result (OR = 1.66; 95% CI 1.09-2.53), and in specific facility types. This research helps to inform existing training opportunities available to SDWS operators in Ontario, and to better standardize the SDWS risk assessment process.
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 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 | 0,002 | 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 ».