Behavior Change in Water, Sanitation, and Hygiene: A 100-Year Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current methodological paradigm for addressing water, sanitation, and hygiene (WaSH) inaccessibility in rural sub-Saharan Africa is achieving insufficient progress. This essay evaluates WaSH-related policy, programming, and discourse from 1918 to 2021 to identify how this paradigm evolved and how it may reform. I argue that political–economic environments have strongly influenced existing sectoral praxis, shaping both programmatic methods and means. Colonial occupations generated rural–urban material inequalities, which were maintained and exacerbated during postwar reconstruction (1950–1970) and the proliferation of neoliberalism (1970–1990s). Meanwhile, modernization theory, a fundamental feature of colonial thought, has persisted discursively and practically. That is, rural resource limitations led WaSH practitioners to promote lower-cost appropriate technologies in the 1980s. Then, with challenges regarding technological disuse and misuse, behavior change–oriented methodologies responsively emerged in the 2000s and continue today. Yet, much like colonial predecessors, this latter turn presupposes that its programmatic benefactors must adapt to access WaSH services. Behavior change programs thus fail to critically consider the role of technological inadequacies and associated risk exposures in perpetuating existing inequities. Investigation of utility-style service models, where WaSH services adapt to the lives of its benefactors and behavioral persuasion is substituted for nonuser technological management, is 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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».