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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».