Benefits-risks analysis of drinking water systems in Small and Rural Indigenous (SRI) communities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Small and Rural Indigenous (SRI) communities face significant barriers, including geographic isolation, inadequate infrastructure, and financial constraints, which limit their access to safe drinking water. Chemical pollutants from natural and anthropogenic sources contribute to water pollution and in some cases may be linked to numerous cancer (CR) and non-cancer risks (NCR). Improving water systems (WSs) can reduce disease prevalence and enhance public health and community well-being. These improvements may also lead to higher water quality perception and potential economic returns. Therefore, evaluating the risks and benefits of WSs is critical. This study developed a risk management framework to identify and mitigate water quality risks in SRI communities. The framework was developed in three phases and was tested on six SRI communities in Canada. Pollutants such as arsenic, fluoride, and manganese were considered as their occurrence and linkage to chronic and acute health effects. Overall, the larger community (WS5) has 31.63 % more benefits on average compared to the smaller communities. Higher levels of fluoride and manganese primarily drove the benefit-to-risk ratio (BRR) of WS4, while elevated arsenic levels influenced the BRR of WS6. Additionally, the BRR was influenced by the communities’ perception of water quality, which was relatively low, with only 60 % of residents satisfied. The proposed methodology and the demonstrated case studies provide valuable guidance for conducting future research and developing effective water management practices for SRI communities across Canada.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».