Assessing the potential human health impacts of freshwater consumption: considering inequalities in water availability to assess the consequences of domestic water deprivation
Notice bibliographique
Résumé
The consumption of freshwater can increase local competition among ecosystems needs, agriculture, and domestic users. This competition can lead to reduced domestic water availability and subsequent inadequate hygiene practices leading to water-related diseases. Among the few attempts to develop endpoint-oriented characterization models and factors to assess this impact pathway, limitations still need to be addressed to improve the effect factor (EF) representing the marginal increase in health damage associated with 1 m 3 of water consumed. This research proposes a revised country-scale effect model assessing diarrheal diseases due to domestic water deprivation, considering different levels of water availability within a country. The calculation of the EF is based on the principle that the probability of negative health consequences associated with depriving a domestic user of 1 m 3 of water depends on the quantity used daily by this user. Three classes of domestic water users are defined based on their range of daily water use. EFs are calculated for each class of domestic users building on a comparative risk assessment methodology and households’ levels of access to drinking water and sanitation from the Joint Monitoring Program. Country-specific EFs are computed as the weighted sum of class-specific EF proportionally to the population within each class. Revised country-specific EFs are used to overwrite the generic constant EF used in previous characterization models and to compute new characterization factors (CFs). Class-specific effect factors equal to 1.35e − 3, 3.44e − 4, and 7.53e − 5 DALY/m 3 for the three classes of users, showing a 57, 89, and 98% reduction compared to previous characterization models. Country-specific EF values range from 7.5e − 05 to 8.7e − 04 DALY/m 3 deprived ( M : 2.5e − 04; SD: 1.8e − 04), representing a reduction of 72.2 to 97.6% compared to previous models. New 11987 CFs were compiled ranging from 0 to 7.63e − 04 DALY/m 3 consumed ( M : 1.9e − 6; SD: 2.1e − 5). The global potential impact induced by water consumption over the year 2019 computed with our model reaches 2.77e + 7 DALYs, corresponding to 50% of the water-related burden of diarrheal disease calculated by a recent epidemiology study, which confirms the plausibility of our results. Unlike previous methods, our revised EFs acknowledge inequalities in domestic water consumption within a country. Revised EFs are calculated by country, going beyond the global resolution of previous models, compared to which they show a reduction of 72 to 98%. A sanity check confirms the plausibility of our CFs but does not rule out a potential overestimation. Future research is needed to provide empirical evidence supporting a causal link between water deprivation and diarrheal diseases and to assess uncertainties of the model results.
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».