Development and validation protocol for an instrument to measure household water insecurity across cultures and ecologies: the Household Water InSecurity Experiences (HWISE) Scale
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A wide range of water-related problems contribute to the global burden of disease. Despite the many plausible consequences for health and well-being, there is no validated tool to measure individual- or household-level water insecurity equivalently across varying cultural and ecological settings. Accordingly, we are developing the Household Water Insecurity Experiences (HWISE) Scale to measure household-level water insecurity in multiple contexts. METHODS AND ANALYSIS: After domain specification and item development, items were assessed for both content and face validity. Retained items are being asked in surveys in 28 sites globally in which water-related problems have been reported (eg, shortages, excess water and issues with quality), with a target of at least 250 participants from each site. Scale development will draw on analytic methods from both classical test and item response theories and include item reduction and factor structure identification. Scale evaluation will entail assessments of reliability, and predictive, convergent, and discriminant validity, as well as the assessment of differentiation between known groups. ETHICS AND DISSEMINATION: Study activities received necessary ethical approvals from institutional review bodies relevant to each site. We anticipate that the final HWISE Scale will be completed by late 2018 and made available through open-access publication. Associated findings will be disseminated to public health professionals, scientists, practitioners and policymakers through peer-reviewed journals, scientific presentations and meetings with various stakeholders. Measures to quantify household food insecurity have transformed policy, research and humanitarian aid efforts globally, and we expect that an analogous measure for household water insecurity will be similarly impactful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».