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Enregistrement W3134348374 · doi:10.1016/j.envc.2021.100077

Estimation of rainwater harvesting potential for emergency water demand in the era of COVID-19. The case of Dilla town, Southern, Ethiopia

2021· article· en· W3134348374 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Challenges · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManitoba Beekeepers' Association
Mots-clésRainwater harvestingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EstimationWater resource management2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Environmental scienceGeographyHydrology (agriculture)EngineeringVirologyGeotechnical engineeringBiologyEcologyMedicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Safe and adequate quantity of water is crucial for the implementation of infection prevention and control measures during the prevention of COVID-19. Rainwater harvesting could be an optional water source to fulfill or support the emergency water demand in areas where there is abundant rainfall. The study aimed to assess the rainwater harvesting potential and storage requirements for households and selected institutions and to determine its adequacy to satisfy the emergency water demand for the prevention of COVID-19 in Dilla town, Southern Ethiopia. Rainwater harvesting potential for households and selected institutions were quantified using 17 years’ worth of rainfall data from the Ethiopian Meteorology Agency. To address the rainfall variability, we computed the confidence limits of monthly harvest-able rainwater potential using confidence intervals about the mean as well as confidence intervals using Coefficient of Variation (COV) of monthly rainfall. The storage requirements were also estimated by considering the driest and west seasons and months. The average annual rainfall in Dilla town was 1464 mm. Households with a roof area of 40 and 100 m2 have the potential to harvest 7.2–39.66 m3 and 19.11–105.35 m3 of rainwater respectively. Similarly, the rainwater harvesting potential for the selected institutions was in the range of 34524.5–190374.5, 4070.8–14964.8 , 1140.4–6288.6, 4561.7–25154.3, 5605.8–14152.8 , and 402.4–2219.1 m3 of rainwater for colleges, vocational schools, secondary schools, primary schools, Dilla University Referral Hospital and health centers respectively. These institutional rainwater harvesting potentials can address, 24–132.2, 222.4 –817.8, 59.4–327.3, 34.6–190.9, 94.5–238.5, and 28.2–155.7 % of the colleges, vocational schools, secondary schools, primary schools, Dilla University referral hospital, and, health centers emergency water demand respectively. Rainwater can be an alternative water source for the town in the prevention and control of COVID-19. Further applied researches must be conducted that can address the rainwater quality and treatment for ease of use.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,254 · 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