MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409586186 · doi:10.1080/22423982.2025.2494889

Application of water safety planning to improve drinking water safety in an Arctic community – a case study in Cambridge Bay, Nunavut

2025· article· en· W4409586186 sur OpenAlexafffundabout
Stephanie Gora

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circumpolar Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesGovernment of Nunavut
Mots-clésBayArcticWater safetyEnvironmental scienceThe arcticGeographyEnvironmental planningOceanographyEnvironmental healthWater qualityMedicineArchaeologyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water safety planning is a risk management approach that accounts for quantitative and qualitative drinking water hazards and includes ongoing input from stakeholders. This approach has been applied in jurisdictions across the world including Canada. Rural and remote communities in Canada, impacted by water safety, stand to benefit most from holistic approaches to water safety risk management such as water safety planning. Unfortunately, these communities typically have limited resources to engage in this approach. Additionally, most remote communities rely on truck and cistern water systems, which have less understood hazards than communities in Canada with piped service. In this study, we report the results of an initial water safety planning case study in Cambridge Bay, Nunavut. We identified numerous water quality hazards including disinfection byproducts in trucks, manganese in the source water, and copper in tap water, as well as operational challenges that increase the risk of water emergencies in the community. We conclude that water safety planning has the potential to substantially improve water safety in Nunavut but current information gaps as well as complex stakeholder interactions are likely to hinder top-down attempts. A dynamic and inclusive approach is recommended that incorporates a targeted exploration of water safety hazards.

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)0,002
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: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeÉtude de cas
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Circumpolar HealthMême sujetWater Treatment and DisinfectionTravaux en français237 207