Key Factors Influencing Drinking Water Advisories on Indigenous Reserves in Canada: An XGBoost Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Access to safe drinking water on Indigenous reserves is a serious issue within Canada. This research identifies the importance of variables in determining the duration and frequency of drinking water advisories (DWAs). Data related to Indigenous communities were collected from a variety of federal agencies and combined into a single dataset. XGBoost, a machine learning algorithm, was used to characterize the importance over 19 years of available DWA data from 2004 to 2023. The results show the importance of factors such as types of reservoir and operator certification level for long-lasting and frequent DWAs. Underground and surface reservoirs are shown to be susceptible to microbial contaminants, and the small size of some reservoirs can lead to insufficient chlorine contact time. The operator’s status is significant in determining duration, as a community with no certified operator is 3.8 times more likely to have a DWA that lasts more than two weeks, compared to a level IV operator. These findings can potentially inform decision-makers as to which communities require more assistance and effective strategies for allocating financial resources. This research highlights the importance of ensuring modern infrastructure is provided for Indigenous communities in Canada and financial resources are allocated to hire qualified individuals to operate the infrastructure.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».