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Enregistrement W4226154686 · doi:10.5864/d2022-003

Beach water monitoring practices and challenges in Ontario Public Health units

2022· article· en· W4226154686 sur OpenAlexaffvenueabout
Cole Heasley, Johanna Sanchez, Ian Young, Jordan Tustin

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationWater qualityPublic healthEnvironmental resource managementFlexibility (engineering)Environmental planningGeographySampling (signal processing)Environmental healthEnvironmental scienceMedicineEngineeringPolitical scienceEcologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public Health Units (PHUs) in Ontario regularly monitor public beaches for E. coli levels as an indicator of the risk of recreational water-induced illness. Provincial guidance for beach water monitoring allows local flexibility in the beach monitoring process. We conducted a survey of public health professionals responsible for beach water management in Ontario PHUs to determine how monitoring practices differ across jurisdictions. We obtained data from 22 of the 29 PHUs that conduct beach water monitoring. Six health units reported meeting guidelines (27%) and four reported meeting historical water quality (18%) were important factors in deciding sampling frequency. Major challenges and limitations in monitoring that arose from the lag time between sampling and obtaining results were reported by 12 (55%). Predictive modelling has been trialled eight times across the province with varied results. This study provides an overview on the current state and future avenues for beach water monitoring in Ontario.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,349
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,000 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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