When Water Quality Crises Drive Change: A Comparative Analysis of the Policy Processes Behind Major Water Contamination Events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The occurrence of major water contamination events across the world have been met with varying levels of policy responses. Arsenic—a priority water contaminant globally, occurring naturally in groundwater, causing adverse health effects—is widespread in Bangladesh. However, the policy response has been slow, and marked by ineffectiveness and a lack of accountability. We explore the delayed policy response to the arsenic crisis in Bangladesh through comparison with water contamination crises in other contexts, using the Multiple Streams Framework to compare policy processes. These included Escherichia coli O157:H7 and Campylobacter in Walkerton, Canada; lead and Legionella in Flint, Michigan, USA; and chromium-6 contamination in Hinkley, California, USA. We find that, while water contamination issues are solvable, a range of complex conditions have to be met in order to reach a successful solution. These include aspects of the temporal nature of the event and the outcomes, the social and political context, the extent of the public or media attention regarding the crisis, the politics of visibility, and accountability and blame. In particular, contaminants with chronic health outcomes, and longer periods of subclinical disease, lead to smaller policy windows with less effective policy changes. Emerging evidence on health threats from drinking water contamination raise the risk of new crises and the need for new approaches to deliver policy change.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».