Recreational water illness in Canada: a changing risk landscape in the context of climate change
Notice bibliographique
Résumé
Swimming and other recreational water activities at public beaches are popular outdoor leisure activities among Canadians. However, these activities can lead to increased risks of acquiring acute gastrointestinal illness and other illnesses among beachgoers. Young children have much higher rates of exposure and illness than other age groups. These illnesses have a significant health and economic burden on society. Climate change is expected to influence both the risk of exposure and illness. A warming climate in Canada, including more severe summer heatwave events, will likely lead to increased recreational water use. Warmer temperatures will also contribute to the growth and increased range of harmful algal blooms and other climate-sensitive pathogens. Increased precipitation and heavy rainfall events will contribute to fecal and nutrient contamination of beach waters, increasing risks of gastrointestinal illness and harmful algal bloom events. There is a need to enhance recreational water research and surveillance in Canada to prepare for and adapt to these changing risks. Key research and policy needs are suggested and discussed, including evaluating and monitoring risks of recreational water illness in Canadian contexts, improving timely reporting of recreational water quality conditions, and enhancing approaches for routine beach water surveillance.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».