Improvised Water Procurement in Wilderness Medicine: A Comparative Review of Yield, Energy Cost, and Field Suitability
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Access to potable water remains a fundamental need in wilderness and disaster medicine. Improvised hydration techniques—such as solar stills, transpiration bags, and rain catchment—are widely taught but poorly compared. This review evaluates six low-resource water procurement methods for survival relevance. Methods A structured narrative review was conducted across PubMed, Google Scholar, and grey-literature sources from January 1990 to March 2025. Included studies reported water yield, labor time, disinfection potential, or energy cost. A modified Newcastle–Ottawa Scale assessed study quality (max = 8). Comparative energy-return-on-hydration (EROH) was calculated using MET estimates. Results Twenty-seven studies (17 field, 10 lab) from 10 countries were included (NOS median 5, IQR 4–6). Rain catchment yielded 5–10 L/event with minimal labor and no energy cost. Direct filtration produced >10 L/day when surface water was available. Boiling achieved complete pathogen removal but required fuel and time. Solar stills produced <0.6 L/day and demanded 375–500 kcal per build. Dew and transpiration methods yielded <1 L/day and required favorable humidity or sunlight. Solar stills were the least energy-efficient method. Table 1 summarizes comparative metrics; Figure 2 presents a decision-support algorithm. Conclusions Solar stills, though historically emphasized in survival curricula, offer poor yield and an unfavorable energy profile. Modern tools like filters, catchment tarps, and chemical disinfection should be prioritized in both practice and training. Wilderness educators and responders should re-align survival instruction with evidence-based hydration strategies.
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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 | 0,017 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».