Neighborhood diversity of potentially pathogenic bacteria in drinking water from the city of Maroua, Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the spatial variation of potential gastrointestinal pathogens within drinking water sources and home storage containers in four neighborhoods in Maroua, Cameroon. Samples were collected from source (n = 28) and home containers (n = 60) in each study neighborhood. Pathogen contamination was assessed using quantitative polymerase chain reaction, targeting Campylobacter spp., Shiga toxin producing Escherichia coli (virulence genes, stx1 and stx2), and Salmonella spp. Microbial source tracking (MST) targeted three different host-specific markers: HF183 (human), Rum2Bac (ruminant) and GFD (poultry) to identify contamination sources. Staphylococcus aureus and the tetracycline-resistance gene (tetQ) were assessed to measure human hand contact and presence of antibiotic-resistant bacteria. Pathogen/MST levels were compared statistically and spatially, and neighborhood variation was compared with previously collected demographic information. All the test fecal markers and pathogens (except Arcobacter) were detected in home and source samples. Two neighborhoods tested positive for most pathogens/MST while the others only tested positive for one or two. Spatial variation of pathogens/MST existed between sources, storage containers, and neighborhoods. Differing population density and ethno-economic characteristics could potentially explain variation. Future research should explore the influence of demographic and ethno-economic factors on water quality during microbial risk assessments in urban Africa.
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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 ».