Human Health Risk Assessment Applied to Rural Populations Dependent on Unregulated Drinking Water Sources: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Safe drinking water is a global challenge for rural populations dependent on unregulated water. A scoping review of research on human health risk assessments (HHRA) applied to this vulnerable population may be used to improve assessments applied by government and researchers. This review aims to summarize and describe the characteristics of HHRA methods, publications, and current literature gaps of HHRA studies on rural populations dependent on unregulated or unspecified drinking water. Peer-reviewed literature was systematically searched (January 2000 to May 2014) and identified at least one drinking water source as unregulated (21%) or unspecified (79%) in 100 studies. Only 7% of reviewed studies identified a rural community dependent on unregulated drinking water. Source water and hazards most frequently cited included groundwater (67%) and chemical water hazards (82%). Most HHRAs (86%) applied deterministic methods with 14% reporting probabilistic and stochastic methods. Publications increased over time with 57% set in Asia, and 47% of studies identified at least one literature gap in the areas of research, risk management, and community exposure. HHRAs applied to rural populations dependent on unregulated water are poorly represented in the literature even though almost half of the global population is rural.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».