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Enregistrement W2805880503 · doi:10.5539/jsd.v11n3p71

Towards a Sustainable Small Non-Community Drinking Water System in Ontario: Owners’ Risk Awareness and Perceptions to Water Safety

2018· article· en· W2805880503 sur OpenAlexaffvenueabout
Mehmet Fatih Sekercioglu, Jerry White, Dan Shrubsole, Jamie Baxter

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessAgency (philosophy)Water safetyPerceptionEnvironmental planningWater sourceRegulatory agencyQualitative researchRisk perceptionSustainable developmentEnvironmental resource managementEnvironmental healthWater qualityWater resource managementEnvironmental sciencePsychologyMedicinePublic administrationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ontario, small non-community drinking water systems are defined as systems that make drinking water available to the public and are not connected to a community drinking water system. This study, using qualitative research approach, examines the risk awareness and perceptions of small non-community drinking water system owners in providing safe drinking water to their clients and protecting their water source. Our study yields the need for developing a sustainable operation model for small non-community drinking water systems. The study results provide recommendations to the regulatory agency for effective and efficient administration of the program such as offering customized and affordable training opportunities and developing effective communication strategies for owners and operators.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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