Public Perception of Drinking Water Quality and Health Risks in the District Vehari, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».