Environmental Health and\nHousehold Demographics Impacting\nBiosand Filter Maintenance and Diarrhea in Guatemala: An Application\nof Structural Equation Modeling
Notice bibliographique
Résumé
In rural health development practice, engineers and scientists\nmust recognize the complex interactions that influence individuals’\ncontact with disease-causing pathogens and understand how household\nhabits may impact the adoption and long-term sustainability of new\ntechnology. The goal of this study was to measure the effect of various\nenvironmental health factors and household demographics on the operation\nand maintenance of the Biosand filter (Centre for Affordable Water\nand Sanitation Technology, Calgary, Alberta, Canada) and diarrhea\nhealth burden in the region. In July and August 2010, randomized household\nsurveys (n = 286) were completed in rural Guatemala\ndetailing water access, sanitation availability, hygiene practice,\nsocio-economic status, education level, filter operation and maintenance,\nand diarrhea health burden of the home. A hypothesized structural\nequation model was developed based on a review of published research\nand tested using the surveyed data. Model-derived parameter estimates\nindicated that: (a) proper personal hygiene practices significantly\npromote proper filter operation and maintenance; and (b) higher household\neducation level, proper filter operation and maintenance, and improved\nwater supply significantly reduce diarrhea health burden. Additionally,\na high level of unexplained variance in diarrhea indicated the filter,\nthough protective of health, is not the only factor influencing diarrhea.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».