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Enregistrement W6886042663 · doi:10.14288/1.0373195

Community - Based Water Monitoring : Build Your Own Water Monitoring Logger

2018· article· en· W6886042663 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData loggerGlobal Positioning SystemLoggingData collectionAssisted GPSCitizen scienceProxy (statistics)Indigenous

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water security for Indigenous communities is an urgent issue. Approximately one third of Indigenous communities in Canada are currently grappling with safe drinking water access, compromised environmental water quality, and associated health issues. Surface water monitoring is often limited in rural and remote regions. This is in part due to the difficulty of accessing remote sites. Even when monitoring is conducted it is usually expensive and intermittent , with results that can be difficult for communities to interpret. There is a need for low-cost, appropriate technology that enables communities to conduct fresh water monitoring. Our Innovation This manual describes how to build a cheap, portable, robust surface water monitoring device. The device is called a “data logger.” It uses open-source technology: anyone can use this Manual to build the device. The logger has a simple design, and can be easily built and repaired with mail-order parts, hence well adapted for use by rural and remote communities. The device can be easily transported by users who are traveling on land or water, or installed at a stationary point. The approximate assembly time is 3–5 hours. The approximate cost is $600, substantially cheaper than commercially available data loggers. What does the data logger test? The logger records electrical conductivity (which is a proxy indicator for contamination) and GPS location. This allows users to collect water data at a precise location, and later return for additional water testing if necessary. This device is not intended as a substitute for lab tests or more sophisticated water monitoring. Rather, the device is designed to enable users to identify specific areas that require more detailed testing. Authors The idea for this logger originated at a Water Bush Camp organized by Caleb Behn (then-Executive Director of Keepers of the Water), in the traditional territory of Halfway River, Saulteau, and West Moberly First Nations at Carbon Lake in 2015. The logger is an adapation of a device built by Dr. Mark Johnson (UBC) to log and monitor water in remote and humid environments in the tropics. While the data loggers previously developed by Dr. Johnson’s group were stationary, the vast reaches of the north inspired a mobile unit that might be towed by a boat and used to sweep for potential contamination. Teddy Eyster, an MSc student working with Dr. Johnson, worked to adapt the monitor for mobile use and test the device in two locations in NWT and Manitoba. This manual was then written by a collective of authors associated with the Sustainable Water Governance and Indigenous Law Project, housed at UBC on the traditional, ancestral, and unceded territory of the Musqueam people.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,031

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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