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Enregistrement W4327709835 · doi:10.5539/jsd.v16n2p108

Community-Led Total Sanitation: Conceptual Approach to Intestinal Parasites Control in Rural Areas, Cote d’Ivoire

2023· article· en· W4327709835 sur OpenAlexvenueno aff
Gaoussou Coulibaly, Kouassi Dongo, Fabien Zouzou, Mamadou Ouattara, Giovanna Raso, Eliézer K. N’Goran

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUBS Optimus FoundationUNICEF
Mots-clésSanitationLatrineCote d ivoireOpen defecationGeographyRural communityHygienePit latrineSocioeconomicsEnvironmental healthEnvironmental planningEnvironmental protectionEnvironmental scienceEnvironmental engineeringMedicineSociologyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lack of appropriate sanitation, with poor hygiene and unsafe water, are sources of the spread of diseases. Ongoing efforts to control neglected tropical diseases, including helminth and intestinal protozoan infections, must be maintained and strengthened with new approaches. The aim of this study was to test the adherence of communities to the Community-Led Total Sanitation (CLTS) approach. The study was conducted in three (3) departments in south- central Côte d'Ivoire. In practice, the process of implementing CLTS involves 5 major steps: i) Mapping of defecation areas, ii) Calculating of human fecal matter quantity and medical costs, iii) Walk of shame, iv) Analysis of contamination pathways, v) Community decision making and latrine construction. Overall, latrine coverage and usage rates have increased considerably in the intervention localities. In particular, out of the 26 localities where the CLTS was applied, 11 reached a latrine coverage rate higher than 80%, 6 of which reached a 100% coverage rate. The results of this work should be used to raise awareness in rural communities about the importance of building and using latrines. Furthermore, CLTS implemented on a large scale can contribute to achieving Goal 3 and 6 of the Sustainable Development Goals (SDGs).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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