MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2912357326 · doi:10.1289/isesisee.2018.p03.0540

Mapping Drinking Water Systems for Population Exposure Assessment

2018· article· en· W2912357326 sur OpenAlexaffabout
John G. Minnery, Eugene Joh, Steven Johnson, Elaina MacIntyre, Sean D. G. Marshall, Ray Copes

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationEnvironmental healthEnvironmental scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drinking water is a recognized pathway through which populations can be exposed to biological and chemical hazards. We mapped Ontario Municipal Drinking Water Distribution systems (DWDS) by matching census areas to images of drinking water pipe networks. The new maps enable ongoing epidemiological research and surveillance by allowing linkage of both drinking water monitoring data and administrative health data sets to the residence of the population served.The location of drinking water distribution pipes for systems serving a population of 5,000, or more, were obtained from the Ontario Ministry of Environment and Climate Change (MOECC). Images of pipe networks varied widely in resolution and detail, and were scaled and aligned by a GIS analyst using Google Earth and ArcMap v10.3. The smallest geographic areas for which Canadian census includes population, age and sex data i.e. “dissemination areas” (DAs) were used to approximate the boundaries of water systems.The selected DAs were spatially joined to form 153 polygons which include area home to 10,930,166 people (85% of the Ontario population). Each DWDS polygon has a unique MOECC identification number to enable patient address and health-data linkage to extensive water quality and treatment data. Population data from DAs were pooled within a DWDS to enable water-system level calculations of disease incidence and prevalence rates, standardized for age and sex.As census boundaries do not match those of DWDS, the maps created unavoidably include some error. This error can be quantified as the proportion of the Ontario population currently receiving drinking water from private systems erroneously assigned to a DWDS due to proximity. Methods to quantify this error are discussed, including the registry of private domestic wells which reveals error increasing as system size decreases. Analysis reveals that the error proportion can generally be limited to less than10% for population areas of less than 13,000 people.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueISEE Conference AbstractsMême sujetToxic Organic Pollutants ImpactTravaux en français237 207