Advancing performance evaluation standards for household water treatment technologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diarrheal illnesses and fatalities continue to be major issues in many regions throughout the world. Household water treatment (HWT) technologies (including both point-of-use (POU) and point-of-entry (POE) treatment solutions) have been shown as able to deliver safe water in many low-income communities. However, as shown herein, there are important inconsistencies in protocols employed for validating performance of HWTs. The WHO does not stipulate influent concentration as a parameter that could influence removal efficacy, nor does it indicate an influent concentration range that should be used during technology evaluations. A correlation between influent concentration and removal is evidenced herein (R2 = 0.88) with higher influent concentrations resulting in higher log-removal values (LRVs). The absence of a recommended standard influent concentration of bacteria (as well as for viruses and protozoa) could have negative consequences in intervention efforts. Recommendations are provided that regulatory bodies should specify an influent concentration range for testing and verification of HWT technologies.
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 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 | 0,237 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».