Wastewater irrigation and health: assessing and mitigating risk in low-income countries
Notice bibliographique
Résumé
In most developing countries wastewater treatment systems have very low coverage or function poorly, resulting in large-scale water pollution and the use of poor-quality water for crop irrigation, especially in the vicinity of urban centres. This can pose significant risks to public health, particularly where crops are eaten raw. Wastewater Irrigation and Health approaches this serious problem from a practical and realistic perspective, addressing the issues of health risk assessment and reduction in developing country settings. The book therefore complements other books on the topic of wastewater which focus on high-end treatment options and the use of treated wastewater. This book moves the debate forward by covering also the common reality of untreated wastewater, greywater and excreta use. It presents the state-of-the-art on quantitative risk assessment and low-cost options for health risk reduction, from treatment to on-farm and off-farm measures, in support of the multiple barrier approach of the 2006 guidelines for safe wastewater irrigation published by the World Health Organization. The 38 authors and co-authors are international key experts in the field of wastewater irrigation representing a mix of agronomists, engineers, social scientists and public health experts from Africa, Asia, Europe, North America and Australia. The chapters highlight experiences across the developing world with reference to various case studies from sub-Saharan Africa, Asia, Mexico and the Middle East. The book also addresses options for resource recovery and wastewater governance, thus clearly establishes a connection between agriculture, health and sanitation, which is often the missing link in the current discussion on ‘making wastewater an asset’.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».