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Enregistrement W3045154667 · doi:10.2166/wp.2020.029

Evaluating the use and intent of drinking water advisories in Atlantic Canada

2020· article· en· W3045154667 sur OpenAlexaffabout
Kaycie Lane, Graham A. Gagnon

Notice bibliographique

RevueWater Policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaDuration (music)BusinessWater safetyProcess (computing)Environmental planningEnvironmental resource managementRisk analysis (engineering)Environmental scienceGeographyComputer scienceWater quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Drinking water advisories (DWAs) are used as a tool for identifying water safety concerns in many jurisdictions. Evidence from previous research demonstrates a lack of improvement in water system operations over time, with an increase in the total number of DWAs in place. DWAs are predominantly issued due to operational concerns within a water system, implying a lack of proactive management measures for preventable issues. Therefore, DWAs represent a chronic issue for many water systems, particularly those lacking resources to implement operational improvements. This study explores DWA characteristics in Atlantic Canada, including frequency and duration, focusing on municipal and private water systems. Seasonality was identified as a trend in DWA issuance in Nova Scotia, and reasons for DWA issuance are largely unchanged over time. Neither of these identified concerns has led to a change in DWA reporting or issuance procedures. Additionally, this study identifies a lack of a common reporting format, leading to the proposal of a template of minimum characteristics for future DWA reporting. Overall, this study highlights deficiencies in the DWA issuance process as a water safety measure and suggests alternative methods for risk management in water systems to alleviate the persistence and prevalence of DWAs in Canada.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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