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Enregistrement W2915623111 · doi:10.4000/vertigo.21171

Public Perception of Drinking Water Quality and Health Risks in the District Vehari, Pakistan

2018· article· fr· W2915623111 sur OpenAlexvenueno aff
Samina Khalid, Behzad Murtaza, Irum Shaheen ., Muhammad Imran, Muhammad Shahid

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Une eau de bonne qualité est importante pour la santé, l'énergie et le développement, mais elle n'est toujours pas disponible pour des millions de personnes dans le monde. Les activités anthropiques sont souvent responsables de la contamination de l'eau potable, ce qui entraîne des effets délétères. La présente étude a été menée pour déterminer les informations démographiques des personnes questionnées, leurs connaissances sur la qualité de l'eau potable, les sources de traitement de l'eau et d'assainissement et les maladies développées. Une enquête par questionnaire a été menée dans différents sites pour recueillir des informations sur la prévalence de la maladie liée à l'utilisation de l'eau contaminée parmi les résidents du district de Vehari. L'information démographique de la zone d'enquête a montré que 54,2 % des répondants étaient des femmes, 56,9 % n'étaient pas mariés et 59,7 % vivaient dans une famille mixte. Le taux d'alphabétisation des répondants n'était pas encourageant. La plupart des gens (61,1 %) croient que la qualité de l'eau affecte leur santé. La majorité des personnes (75 %) utilise des pompes électriques et une minorité (7 %) une source d'eau potable. La majorité des répondants (77,8 %) ont déclaré que les membres de leur famille souffraient de maladies d'origine hydrique telles que la gastroentérite, le choléra, la gêne abdominale, tandis que 22,2 % ne signalaient aucun type de maladie. Les données sur le traitement des maladies ont montré que la majorité de la population (73 %) a reçu le traitement de la maladie, tandis que 26,4 % n'ont reçu aucun traitement. On peut conclure que la plupart des citoyens interrogés n'étaient pas satisfaits de la qualité de leur eau potable et ont signalé des effets sanitaires qu’ils attribuent à l’eau consommée.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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