Public health and water scarcity: the spatial distribution of quarter-disease patterns and access to clean water and safe drinking water in the water-scarce region of Makassar, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The scarcity and insufficient or poorly regulated water and sanitation will lead individuals to become vulnerable to different preventable health risks. When people lack even a basic drinking water solution, they rely on surface water and/or wastewater that is not risk-free. Furthermore, WHO (2019) stated that at least 2 billion individuals around the globe are using drinking water sources that are infected with feces. Tallo is one of the sub-districts in Makassar that is experiencing water scarcity, forcingly encouraging the community to use the available water sources, such as dug wells and rainwater. This study aimed to describe the spatial distribution of three-month disease patterns and access to clean water and safe drinking water in Tallo. Primary data was obtained from a face-to-face survey of 98 beneficiaries of Rainwater Harvesting (RWH) Tametotto and water clay filter in Tallo, while the spatial data was obtained from the spatially analyzed data by ArcGIS 8.0. The results revealed that the distribution of three-month diseases highly presented in diarrhea (8%) spatially shown around the river area, dermatitis (5%), and typhoid (3%). In addition, the most consumed drinking water is gallon mineral water, while the highest clean water accessed was from the artesian well in the entire research area. It concluded that the spatially distributed of the quarter diseases was diarrhea in the river area of Tallo (RT 3 and RT 4), and respondents mostly consumed gallons of mineral water for drinking and used artesian wells for Water, Hygiene, and Sanitation (WASH) in the whole area. It encouraged the government sectors to provide an appropriate water supply for Tallo as one of the water-scarce regions in Makassar and deliver education to people regarding WASH and the importance of safe water to avoid the occurrence of waterborne diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».