Risk Perception and Human Health Risk in Rural Communities Consuming Unregulated Well Water in Saskatchewan, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rural communities dependent on unregulated drinking water are potentially at increased health risk from exposure to contaminants. Perception of drinking water safety influences water consumption, exposure, and health risk. A community‐based participatory approach and probabilistic Bayesian methods were applied to integrate risk perception in a holistic human health risk assessment. Tap water arsenic concentrations and risk perception data were collected from two Saskatchewan communities. Drinking water health standards were exceeded in 67% (51/76) of households in Rural Municipality #184 (RM184) and 56% (25/45) in Beardy's and Okemasis First Nation (BOFN). There was no association between the presence of a health exceedance and risk perception. Households in RM184 or with an annual income >$50,000 were most likely to have in‐house water treatment. The probability of consuming tap water perceived as safe (92%) or not safe (0%) suggested that households in RM184 were unlikely to drink water perceived as not safe. The probability of drinking tap water perceived as safe (77%) or as not safe (11%) suggested households in BOFN contradicted their perception and consumed water perceived as unsafe. Integration of risk perception lowered the adult incremental lifetime cancer risk by 3% to 1.3 × 10 −5 (95% CI 8.4 × 10 −8 to 9.0 × 10 −5 ) for RM184 and by 8.9 × 10 −6 (95% CI 2.2 × 10 −7 to 5.9 × 10 −5 ) for BOFN. Probability of exposure to arsenic concentrations >1:100,000, negligible cancer risk, was 23% for RM184 and 22% for BOFN.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 découle