Social vulnerability and exposure to private well water
Notice bibliographique
Résumé
One quarter of the population of Pennsylvania relies on private domestic well water: two-fold greater than the US average. Private well owners are responsible for the maintenance and treatment of their water supply. Targeted interventions are needed to support these well owners to ensure they have access to safe drinking water, free of contaminants. To develop appropriate interventions, an understanding of the characteristics and social vulnerability of communities with high well water use is needed. The purpose of this study was to determine the spatial patterning of social vulnerability in Pennsylvania and assess the association between social vulnerability and private domestic wells using profile regression. Census data and water supply information were used to estimate the proportion of the population using domestic wells. Ten area-level measures of social vulnerability at the census-tract level were investigated, using Bayesian profile regression to link clustering of social vulnerability profiles with prevalence of private domestic wells. Profile regression results indicated 15 distinct profiles of social vulnerability that differ significantly according to the area-level prevalence of domestic well use frequency. Out of these, two profiles of census tracts were identified as socially vulnerable and had a high proportion of well-water users, representing approximately 1.1 million Pennsylvanians or a third of all well water users in the State. High area-level social vulnerability profiles coincide with a high frequency of private well-water use in PA. This study presents a data-driven approach to supporting public health programs aimed at reducing exposure and health risks of chemical and infectious agents in household water supplies by targeting vulnerable populations.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».