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Enregistrement W4210429183 · doi:10.2166/wh.2021.184

Water use behaviors and water access in intermittent and continuous water supply areas during the COVID-19 pandemic

2021· article· en· W4210429183 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Kumpel, Nayaran Billava, Nayanatara S. Nayak, Ayşe Ercümen

Notice bibliographique

RevueJournal of Water and Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater supplyPandemicQuarter (Canadian coin)BusinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Water useEnvironmental healthPublic healthEnvironmental scienceGeographyEnvironmental engineeringMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than one billion people worldwide receive intermittent water supply (IWS), in which water is delivered through a pipe network for fewer than 24 h/day, limiting the quantity and accessibility of water. During the COVID-19 pandemic, stay-at-home orders and efforts to limit contact with others can affect water access for those with unreliable home water supplies. We explored whether water service delivery and household water-use behaviors changed during the COVID-19 pandemic in Hubballi-Dharwad, India, and whether they differed if households had IWS or continuous (24×7) water supply through a longitudinal household survey in 2020-2021. We found few perceived differences in water service delivery or water access, although one-quarter of all households reported insufficient water for handwashing, suggesting an increased demand for water that was not satisfied. Many households with 24×7 supply reported water outages, necessitating the use of alternative water sources. These findings suggest that water demand at home increased and households with IWS and 24×7 both lacked access to sufficient water. Our findings indicate that water insecurity negatively affected households' ability to adhere to protective public health measures during the COVID-19 pandemic and highlight the importance of access to uninterrupted, on-premise water during public health emergencies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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