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Enregistrement W2525479137 · doi:10.5539/ep.v5n2p1

Risks of Domestic Underground Water Sources in Informal Settlement in Kabwe – Zambia

2016· article· en· W2525479137 sur OpenAlexvenueno aff
Adrian Phiri

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Pollution · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformal settlementsSanitationLatrinePit latrineHuman settlementGeographySettlement (finance)PopulationWater resource managementSocioeconomicsEnvironmental scienceEnvironmental protectionEnvironmental engineeringEnvironmental healthBusinessEconomic growthArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Informal settlements are a hot spot for disaster risks worldwide. They are characterised by limited provision of basic services. Water being a critical life support resource is not adequately provided. Residents usually rely on unsafe water sources of hand dug wells. Pit latrines are a major facility for sanitary purposes. Further, informal settlements high population density residing in poor housing units is a common characteristics. Risks of underground water pollution are high due to the proximity of sanitation facilities to unprotected shallow wells increasing the possibility of feacal contamination by ecoli and coli form. This paper presents a case of Makululu informal settlement in Zambia. A total of 385 respondents were identified at random while purposive sampling identified key informants. Water samples collected from 12 hand dug wells located close to pit latrines were tested for coli form and ecoli. Testing was done before and after the rainy season to analyse the relationship between pit latrines and wells as well as the relationship with rainfall distribution pattern to ascertain levels of risks. Water was tested to determine the levels of contamination based on the presence of ecoli and coli form. Laboratory results indicated that 90 percent of water consumed in Makululu informal settlement is highly contaminated by faecal coliforms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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