Public Perception of Drinking Water Quality and Health Risks in the District Vehari, Pakistan
Bibliographic record
Abstract
Une eau de bonne qualité est importante pour la santé, l'énergie et le développement, mais elle n'est toujours pas disponible pour des millions de personnes dans le monde. Les activités anthropiques sont souvent responsables de la contamination de l'eau potable, ce qui entraîne des effets délétères. La présente étude a été menée pour déterminer les informations démographiques des personnes questionnées, leurs connaissances sur la qualité de l'eau potable, les sources de traitement de l'eau et d'assainissement et les maladies développées. Une enquête par questionnaire a été menée dans différents sites pour recueillir des informations sur la prévalence de la maladie liée à l'utilisation de l'eau contaminée parmi les résidents du district de Vehari. L'information démographique de la zone d'enquête a montré que 54,2 % des répondants étaient des femmes, 56,9 % n'étaient pas mariés et 59,7 % vivaient dans une famille mixte. Le taux d'alphabétisation des répondants n'était pas encourageant. La plupart des gens (61,1 %) croient que la qualité de l'eau affecte leur santé. La majorité des personnes (75 %) utilise des pompes électriques et une minorité (7 %) une source d'eau potable. La majorité des répondants (77,8 %) ont déclaré que les membres de leur famille souffraient de maladies d'origine hydrique telles que la gastroentérite, le choléra, la gêne abdominale, tandis que 22,2 % ne signalaient aucun type de maladie. Les données sur le traitement des maladies ont montré que la majorité de la population (73 %) a reçu le traitement de la maladie, tandis que 26,4 % n'ont reçu aucun traitement. On peut conclure que la plupart des citoyens interrogés n'étaient pas satisfaits de la qualité de leur eau potable et ont signalé des effets sanitaires qu’ils attribuent à l’eau consommée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".