Exploring relevance, public perceptions, and business models for establishment of private well water quality monitoring service
Notice bibliographique
Résumé
Existing public policies mostly focus on public water systems, leaving aside the quality issues regarding private wells in small and rural locations. Establishment of affordable and accessible water quality monitoring services may ensure acceptable levels of all the parameters. This paper aims to explore (a) health risk because of chemical contaminants of private wells, (b) population perspective on well water quality and monitoring, and (c) to create a business model of a centralized water quality monitoring service. The results show potential problems with toxic levels of arsenic, barium, cadmium, chromium, lead, mercury, and selenium. About 5% of the province's population is at risk for potential exposure to contaminated private well water. The survey reinforces that the successful implementation of water testing laboratories for private wells is a shared responsibility between well owners and the government organizations, and almost three-fourths respondents were willing to share the cost up to certain limit. A business model including financial projections for a centralized water testing laboratory is presented. Drinking of unmonitored private well water is putting population health at risk. Either strong regulation with mandatory water testing or voluntary water testing with adequate government subsidy can ensure sustainable function of a centralized water testing laboratory.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».