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Enregistrement W2548789374

The Application of Participatory Research to Optimize a Household Water Treatment Technology in a Poor and Marginalized Community of Chennai, India

2013· dissertation· en· W2548789374 sur OpenAlexfundno aff
Morgan C. MacDonald

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInternational Development Research Centre
Mots-clésCitizen journalismParticipatory action researchEconomic growthCommunity-based participatory researchSocioeconomicsCommunity participationEnvironmental planningGeographySociologyPolitical scienceEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research provides an authoritative perspective on the importance of collaborative innovation for the development of sustainable household water treatment and safe storage (HWTS) in Mylai Balaji Nagar, a low-income, peri-urban community in Chennai, India. The use of HWTS to improve drinking water quality and reduce the burden of diarrhoeal diseases in poor and marginalized communities in the developing world has received considerable attention. However, the technologies proposed by foreign researchers and engineers are often designed without the involvement of local people, and often neglect the cultural heterogeneity of the low income communities they’re intended for. Participatory action research (PAR) encourages a two-way exchange of information that promotes collaborative learning and increases the likelihood of sustainable development. This research employed a PAR framework to promote community control and stimulate local participation in a user-centered approach to HWTS design. Complementary evidence is presented on the importance of appropriate technology that places greater emphasis on the social determinants of user satisfaction. A twelve month randomized controlled trial of the collaboratively designed HWTS revealed significant reductions of indicator bacteria in intervention household drinking water, with mean log reductions of 1.54 (95\\% CI: 1.35 - 1.73) for \\emph{E.} coli and 1.92 (95\\% CI: 1.76 - 2.08) for total coliforms. Bacterial concentrations in treated water were higher during the monsoon season than the dry season, indicating that water quality may vary according to seasonality in tropical countries with monsoon rains. Additionally, survey data established that households with “high” perceptions of treated water taste, colour, and odour were more than three times more likely to comply with treatment instructions than were households with “very low” perceptions. These findings merit further study, as it appears that HWTS products that produce aesthetically appealing water receive greater compliance, and therefore present greater potential for achieving the desired health outcomes. The results of this research promote PAR as a powerful tool for developing contextually appropriate and culturally sensitive HWTS in poor and marginalized communities as a way to improve drinking water quality.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,997

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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