Factors influencing perceptions of private water quality in North America: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An estimated four million and 43 million people in Canada and the USA use private water supplies. Private water supplies are vulnerable to waterborne disease outbreaks. Private water supplies in Canada and the USA are often unregulated and private water management is often a choice left to the owner. Perceptions of water quality become important in influencing the adoption of private water stewardship practices, therefore safeguarding public health. METHODS: We conducted a systematic literature review to understand factors that shape perceptions of water quality among private water users. We searched six computer databases (Web of science, Medline, Scopus, EBSCO, PubMed and Agricola). The search was limited to primary peer-reviewed publications, grey literature and excluded conference proceedings, review articles, and non-peer review articles. We restricted the search to papers published in English and to articles which published data on surveys of private water users within Canada and the USA. The search was also restricted to publications from 1986 to 2017. The literature search generated 36,478 records. Two hundred and four full text were reviewed. RESULTS: Fifty-two articles were included in the final review. Several factors were found to influence perceptions of water quality including organoleptic preferences, chemical and microbiological contaminants, perceived risks, water well infrastructure, past experience with water quality, external information, demographics, in addition to the values, attitudes, and beliefs held by well owners. CONCLUSIONS: Understanding the factors that shape perceptions of water quality among private water users is an important step in developing private water management policies to increase compliance towards water testing and treatment in Canada and the USA. As many jurisdictions in Canada and the USA do not have mandatory private water testing or treatment guidelines, delineating these factors is an important step in informing future research and guiding policy on the public health of private water systems.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,007 |
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 ».