Inorganic contaminants in Canadian First Nation community water systems
Notice bibliographique
Résumé
While previous Canadian studies have examined microbiological water quality in First Nations, there is little published information on inorganic contaminants. In Atlantic Canada, the lead, manganese, and arsenic content of First Nations' drinking water has been measured for more than a decade, but the data have not been analyzed comprehensively. These contaminants are linked with health problems, and high levels in drinking water are a cause for concern. We examined 12 years of data from 47 First Nation community water systems to identify systems experiencing difficulties meeting sampling frequency or regulatory guidelines. While most contaminant concentrations were below guideline values, we identified elevated concentrations and issues with sampling frequency. No system met both sampling frequency requirements - a minimum of one sample per year per analyte - and regulatory guidelines. Exceedance rates for lead, manganese, and arsenic were high in some systems. Moreover, current sampling procedures for lead specify that taps be flushed prior to sampling, which is known to underestimate lead exposure. We find that a switch to random daytime sampling would at least sometimes yield higher estimates of lead at the tap. Our analysis demonstrates the need for increased monitoring and updated sampling procedures to better characterize inorganic contaminant occurrence in First Nations.
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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 ».