Enumeration of coliform bacteria and characterization of Escherichia coli isolated from Staff Club swimming pool in Ile-Ife, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Water recreation, though increasing globally, is strongly associated with infectious diseases. Unexpectedly, artificial water recreation systems e.g. swimming pools account for 90% of these outbreaks. It is therefore essential that pool waters be regularly monitored for deviations from microbial water quality guidelines. To assess the sanitary quality of a club swimming pool in Ile-Ife, Nigeria, I used the multiple-tube fermentation technique to determine the most probable number (MPN) of coliform bacteria in 100 ml of pool water. MPN estimates ranged from 9 to 93 with geometric mean of 38. Escherichia coli was isolated from positive presumptive tubes, indicating recent faecal contamination. The isolate elicited similar biochemical reactions as reference E. coli (ATCC-25922), except that it utilized sucrose and liquefied gelatin, which probably indicates potential pathogenicity. Also, the E. coli isolate was resistant to 13 antibiotics from 9 different classes. Finally, coliform counts and detection of E. coli clearly violates international guidelines. I recommend that pool operators increase water disinfection efficiency and educate the public on the need for improved swimmer hygiene to reduce the risk of recreational water illness transmission.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».