MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2956224925 · doi:10.3390/ijerph16132429

Achieving the Sustainable Development Goals: A Mixed Methods Study of Health-Related Water, Sanitation, and Hygiene (WASH) for Indigenous Shawi in the Peruvian Amazon

2019· article· en· W2956224925 sur OpenAlexafffund
Paola A. Torres-Slimming, Carlee J. Wright, César Cárcamo, Patricia García, Sherilee L. Harper

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSanitationAmazon rainforestIndigenousHygieneEnvironmental healthEnvironmental scienceGeographyMedicineEnvironmental engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable Development Goal 6 (SDG-6) addresses poor water quality, inadequate sanitation, and improper hygiene, all of which negatively impact health and disproportionately impact Indigenous Peoples' health. Understanding and responding to local contexts is critical to effectively improve water, sanitation, and hygiene (WASH); however, in-depth understanding of local knowledge, practices, and perceptions are often overlooked. As such, this study described the knowledge, practices, and perceptions of WASH held by residents of two Indigenous Shawi communities in the Peruvian Amazon. Quantitative data were collected via a cross-sectional survey and analyzed using descriptive statistics. Qualitative data were collected via interviews, PhotoVoice, focus group discussions, and participatory transect walks, and analyzed using a constant comparative approach to thematic analysis. Emergent themes included characterizing water sources, collection methods, and consumption patterns; knowledge, perceptions, and practices related to WASH; and knowledge and perceptions of health issues related to WASH. This study provides insight into the ongoing challenges related to WASH in Indigenous communities in the Peruvian Amazon and highlights the need to prioritize interventions that will advance WASH-related SDGs.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeQualitatif
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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Environmental Research and Public Health→Même sujetChild Nutrition and Water Access→Travaux en français237 207→