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Enregistrement W4226084694 · doi:10.1139/facets-2021-0094

Drinking water perception and consumption in Canadian subarctic Indigenous communities and the importance for public health

2022· article· en· W4226084694 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mylène Ratelle, Andrew Spring, Brian Laird, Leon Andrew, Deborah C. Simmons, Alexa Scully, Kelly Skinner

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensLakehead UniversityWilfrid Laurier UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooGlobal Water FuturesTrent UniversityWilfrid Laurier UniversityWashington State University
Mots-clésIndigenousTap waterSubarctic climateBottled waterEnvironmental healthPublic healthConsumption (sociology)GeographyFocus groupWater useSocioeconomicsEnvironmental scienceMedicineBusinessEnvironmental engineeringMarketingEcologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resource development and climate change are increasing concerns regarding safe water for Indigenous people in Canada. A research study was completed to characterize the consumption of water and beverages prepared with water and identify the perception of water consumption in Indigenous communities from the Northwest Territories and Yukon, Canada. As part of a larger research program, data for this study were available from a 24-hour recall dietary survey ( n = 162), a health messages survey ( n = 150), and an exposure factor survey ( n = 63). A focus group was conducted with Elders in an on-the-land camp setting. The consumption of water-based beverages in winter was 0.9 L/day on average, mainly consisting of tea and coffee. Of the 81% of respondents who reported consuming water-based beverages in the previous 24 hours of the survey, 33% drank more bottled water than tap water. About 2% of respondents consumed water from the land (during the winter season). Chlorine smell was the main limiting factor reported to the consumption of tap water. Results from the focus group indicated that Indigenous knowledge might impact both the perception and consumption of water. These findings aim to support public health efforts to enable people to make water their drink of choice.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0110,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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