Mapping Drinking Water Systems for Population Exposure Assessment
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».