‘We Are Drinking Diseases’: Perception of Water Insecurity and Emotional Distress in Urban Slums in Accra, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Water security is critical to the health and well-being of people around the world, especially among populations experiencing water stresses and rapid urbanization in low- to middle-income countries (LMICs). Recent research suggests water insecurity is associated with negative mental health outcomes. Despite global improvement in access to safe water across the world, the World Health Organization (WHO) reports that access to safe water in urban areas has not changed significantly or has stagnated in certain countries. In most African cities, entrepreneurial water vendors have stepped up to fill supply gaps in the formal delivery system by selling vended water. As part of a larger research program that aims to assess and analyze public perceptions around vended water, this paper explores the links connecting water insecurity and emotional distress among urban slum dwellers who mostly use vended water in Accra, Ghana. We used a parallel mixed-methods approach. Our quantitative results show that water-insecure households (OR = 2.23, p = 0.01) were more likely to report emotional distresses compared to water-secure households. However, households with improved sanitation (OR = 0.28, p = 0.01) and those willing to participate for improved water and sanitation (OR = 0.28, p = 0.01) were less likely to report emotional distress. Our qualitative results offered support for the quantitative results, as participants not only hold various perceptions regarding the safety and quality of vended water but expressed emotional distresses such as fear of contamination, discomfort, worry over arbitrary change in prices, and anxiety. The implications of the results for policy and practice, specifically to ensuring access to safe water, are discussed.
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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 | 0,001 | 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 ».