Faecal pollution and solar purification of community water sources within Lake Naivasha basin, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
As in other parts of Africa, and in other developing nations, the rise in the human population and anthropogenic activities within the Lake Naivasha basin is causing an increase in human health risks due to faecal contamination of domestic water sources. This study investigated faecal pollution of community water sources within the Lake Naivasha basin by measuring the densities of total coliforms, Escherichia coli, intestinal enterococci, Clostridium perfringens and heterotrophic bacteria in Lake Naivasha, the Malewa and Gilgil Rivers, and boreholes using membrane filtration techniques and heterotrophic plate count procedures. Selected physico-chemical parameters were also measured in situ from all the water sources sampled. Lakes and rivers had significantly higher microbial abundances than boreholes. Unlike boreholes, surface sources (rivers and lake) showed significant variation with respect to sampling sites for all the microbiological parameters (P < 0.05). The use of solar radiation in water disinfection with temperatures of 75 °C after 30 minutes from pasteurization point (time zero) fully eradicated E. coli and total coliforms from all the water sources. In conclusion, there is faecal pollution in water sources used by communities within the Lake Naivasha basin. The use of solar radiation is therefore recommended for water purification to reduce likely incidences of waterborne diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».