Reframing the Challenges and Opportunities for Improved Sanitation Services in Eastern Africa Through Sustainability Science
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable sanitation services are still unavailable to most people in Sub-Saharan Africa (SSA) despite decades of implementing very diverse sanitation projects across the continent. Using a Sustainability Science lens, this chapter identifies through an extended literature review the drivers and shortcomings of business-as-usual sanitation approaches that tend to fail in SSA. As one of the main challenges for the success of sanitation project is the creation of an enabling environment, we attempt to identify some of the critical elements that could support the development of such an environment. Subsequently we identify characteristics and competencies conducive to breaking the cycle of failure and to developing sustainable sanitation systems. We use data from key informant interviews with sanitation implementers, focus group discussions with sanitation facility users and visits to sanitation project sites in Kenya, Tanzania and Uganda. The sanitation approaches explored, although different, are all characterized by their adaptation to the local context, community participation, built-in mechanisms that ensure financial viability, use of technologies that are culturally appropriate and emphasis on environmental sustainability. We offer several policy and practice recommendations for the development of successful sanitation governance structures for national governments, external support agencies and project implementers. The examples discussed in this chapter show promise, but do not guarantee success, as all solutions will require several iterations to adaptate to the local context, as well as financial and governance support, to be scaled up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».