Monitoring and Evaluation Work Plan and Sustainable Water Supply in Nyamira South Sub-County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the influence of Monitoring and Evaluation (M&E) work plan on sustainable water supply in Nyamira South Sub-County, Kenya. The study was based on a theoretical framework composed of monitoring and evaluation work plan of water supply as the independent variable and sustainable water supply as the dependent variable. Frequencies, percentages, mean, and standard deviation; simple and multiple linear regression and Pearson Correlation Coefficient models were applied on the quantitative data while narrative analysis was applied on the qualitative data. The total respondents who agreed and strongly agreed that the water supply in Nyamira South Sub-County was: long enough were 22.7 per cent; adequate for the needs of the people were 22.5 per cent; of good quality were 31.2 per cent; safe for drinking were 32.1 per cent. Those who agreed that funds generated from the water supply were adequate were 15.4 per cent; and that the water was affordable were 22.1 per cent. The qualitative findings suggested that the water supply was not sustainable. Based on the composite mean and standard deviation of 2.47 and 1.01 respectively, the study suggested that the M&E work plan for Nyamira South Sub-County water supply existed and was available. However, the work plan was not in use, was not regularly reviewed nor updated. The study’s hypothesis of no significant relationship between M&E work plan and sustainable water supply in Nyamira South Sub-County, Kenya was rejected since P=0.000<0.05. Strengthening the use of M&E work plan in project implementation was recommended.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».