An Application of the Integrated Behavioral Model for Water, Sanitation and Hygiene to Assess Perceived Community Acceptability and Feasibility of the Biosand Filter among Maasai Pastoralists in Rural Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
In addition to diarrheal disease risk, lack of access to safe water may have other indirect effects throughout one's life, such as school and workplace absenteeism, leading to less economic productivity. In contexts with scarce resources and unsafe drinking water, household water treatment and safe storage options such as the Biosand filter (BSF) allows households to directly reduce contamination and increase the quality of their drinking water. This study aimed to develop an understanding of perceived community acceptability and feasibility related to pre- and post-implementation of a BSF pilot project in rural Maasai households in the Ngorongoro Conservation Area (NCA), Tanzania. The study was guided by the Integrated Behavioral Model for Water Sanitation and Hygiene interventions (IBM-WASH) to understand the various factors influencing end-user perceptions of the BSF. In-depth interviews, group discussions and think tanks were conducted among a cross-section of community members, stakeholders, and other actors from May 2016 to September 2017. The data were analyzed using a thematic content analysis approach. A range of perceived contextual, technological, and psychosocial factors were found to potentially affect the acceptability and feasibility of BSF adoption in the NCA, highlighting the complex layers of influences in the setting. Whilst the BSF is seemingly an accepted option to treat water within the NCA, the community identified key barriers that may lower BSF adoption. The application of the IBM-WASH model served as a useful framework for evaluating the introduction of the BSF, identifying insights into contextual, technological, and psychosocial community factors.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».