Semi-quantitative estimation of Escherichia coli levels in public drinking water sources in northern Haiti
Notice bibliographique
Résumé
Prior research in Milot, Haiti, documented that public water sources are commonly fecally contaminated, as indicated by the presence of Escherichia coli. However, the degree of contamination was not assessed. In this study, the degree of fecal contamination in public drinking water sources was determined. Further, the usefulness of sanitary inspection surveys to predict fecal contamination was evaluated. A convenience sample of public water sources was tested using a semi-quantitative assay, which estimates the most probable number (MPN) of E. coli/100 mL of water. Each source was evaluated using the World Health Organization sanitary inspection score and classified as improved or unimproved. Sixty-three water sources were tested, of which 27 (43%) had <1 MPN/100 mL, 19 (30%) were contaminated from 1 to 100 MPN/100 mL, and 17 (27%) were contaminated with >100 MPN/100 mL. Some improved water sources were contaminated with >100 MPN/100 mL. The sanitary inspection score did not distinguish between sources that were and were not contaminated with E. coli. In Milot, Haiti, public water sources can be highly contaminated with E. coli. Since neither the categorization of a water source as improved or unimproved nor the sanitary inspection score can predict contamination, routine microbiological testing is justified.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».