Impact and adaptation to flooding: A focus on water supply, sanitation, and health in rural communities on the Barotse floodplain in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally it is recognised that climate change impact is manifested through severe weather events that cause, for example, flooding. Floods have large social consequences for communities and individuals. This paper investigates the impact of flooding on water supply and sanitation conditions together with flood-induced health problems on the Barotse floodplain in Zambia. The study also explored rural response measures and adaptation strategies. This study relied on intensive field investigation in May 2021 where 99 households from different villages in the floodplain were randomly sampled to participate in a questionnaire survey. Key informants, including government officials from the Ministries of Health, Agriculture, and Local Government and Housing, were also interviewed. The findings showed that water supply and sanitation conditions are severely interrupted during flood periods, and this leads to various waterborne diseases. The findings further revealed that all pit latrines in the study area become submerged and therefore unsafe to use. Adaptation measures include boiling water before use and water disinfection using chlorine. Other, adaptive measures noted in the study area include open water defecation due to inundation of toilets, which further contaminates drinking water supplies.Based on the findings, the researchers propose that the government and other stakeholders should prioritise flood-proof water and sanitation facilities in the study area in order to improve the health of the rural community during floods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».