Characterizing the gendered health burdens of poor water quality in the Global South
Notice bibliographique
Résumé
Safe water is crucial for human health and sustainable development, yet unsafe water disproportionately affects vulnerable populations like women and children. Targeting the Global South, this study combines a systematic literature review and a health risk assessment to examine the gendered health consequences of unsafe water. The review identified 1916 articles in the original search; 428 articles were screened, and 73 articles from 2015 to 2022, onset to midway the UN Sustainable Development Goals era, were included. Nitrate (40%), fluoride (33%), and arsenic (16%) were the most reported water contaminants in the Global South. Fluoride and arsenic were selected for detailed health risk analysis based on the reporting frequency and global data availability. The results show that infants, children, and pregnant women face higher health risks from water contaminants. Women are more susceptible to endocrine-disrupting chemicals and enteric pathogens, while men have slightly higher non-carcinogenic health hazard quotients (HQ) from fluoride and arsenic exposure. Despite low fluoride HQs in most countries, several nations in South America and Asia showed high arsenic HQs, indicating elevated risks of arsenicosis, cancers, and neurological disorders. The study underscores the need to address the gendered impacts of water quality decline, recognizing that water-related issues are not gender-neutral.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».