Assessing the Geographic and Socioeconomic Determinants of Private Well Water Testing Practices in Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: An estimated 4.3 million Canadians use private wells for daily water consumption, however well testing rates are declining, potentially resulting in an increased risk of exposure to groundwater contaminants associated with acute gastrointestinal infections (AGIs). Regular testing of well water is recommended to reduce the risk of consuming contaminated groundwater. Methods: This study used a large dataset composed of well testing and well construction data maintained by the government of Ontario. All tests conducted in southern Ontario between 2012 and 2016 were included. Log-binomial regression was used to investigate the association between SES and well water testing practices, with season and index test status included as covariates. Rurality, based on population density, was assessed as an effect modifier of this relationship. Results: The dataset contained information for 417,406 individual wells, 114,820 (27.51%) of which were tested during the study period, with two thirds (66.72%) of these sampled more than once. In urban (>400 people/km2) and peri-urban regions (>150 and <400 people/km2), wells located in low socioeconomic status (SES) areas were 14% and 15% less likely to be tested compared to high SES areas (RR: 0.86 (0.78, 0.95) and RR: 0.85 (0.76, 0.94), respectively). In rural regions (<150 people/km2), wells located in low SES areas were 13% more likely to be tested compared to high SES areas (RR: 1.13 (1.11, 1.15)). SES was not significantly associated with repeat testing in urban/peri-urban regions and was weakly associated in rural regions (RR = 1.06 (1.04, 1.07)). Positive index tests were associated with a 17% increased likelihood of repeat testing when compared to negative index tests, while accounting for the effect of season and SES (RR = 1.17 (1.16, 1.18)) Conclusion: Rurality and SES are important predictors of the decision to test a well, with index test status the most influential predictor of repeated well testing. Further research is required to assess the influence of SES at an individual level. These findings provide important information for public health agencies in the context of strategic and targeted water testing promotion.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».