Safe Drinking Water-Threats of Pollution to Potable Water For The Community
Notice bibliographique
Résumé
Clean drinking water is not merely a convenience, it is a fundamental human need and a cornerstone of public health. However, millions of people around the globe still lack access to safe water sources, leading to severe consequences for their health, livelihoods, and overall well-being. Understanding the gravity of this issue is pivotal, as is the urgent need to address it effectively.The ramifications of inadequate access to clean drinking water are profound and far-reaching. According to recent data from the World Health Organization (WHO) and UNICEF, approximately 785 million people worldwide still lack even a basic drinking-water service, with many more consuming water that is contaminated or unsafe. This precarious situation exposes individuals and communities to a myriad of health risks, including waterborne diseases such as cholera, typhoid fever, and diarrhea, which claim the lives of over 2 million people annually, predominantly children under the age of five. Moreover, the absence of clean water perpetuates a cycle of poverty, hindering economic development and exacerbating inequalities. Without access to safe water for drinking, cooking, and sanitation, communities struggle to maintain good health, attend school regularly, or pursue livelihood opportunities, trapping them in a cycle of poverty and deprivation. Ensuring universal access to clean drinking water is not just a matter of basic necessity: it is a fundamental human right. Clean water is indispensable for maintaining health, sanitation, and dignity. It serves as a cornerstone for sustainable development, empowering individuals and communities to thrive economically and socially. Additionally, adequate water access is crucial for achieving various Sustainable Development Goals (SDGs), including those related to health, education, gender equality, and poverty eradication.
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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 | 0,013 | 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 | 0,001 | 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 ».