Microbial and Chemical Risk Assessment of River Bukuruwa Used as Drinking Water by Farming Communities
Notice bibliographique
Résumé
Water is very vital for the sustenance of life and according to World Health Organization; potable water should be free from any health risk. However due to in adequate supply of potable water, many rural dwellers have no choice but to depend on streams and rivers as source of drinking water which becomes the vehicle for the transmission of infections due to a host of microorganisms both pathogenic and non-pathogenic present in these water bodies. This study therefore quantified and assessed the microorganisms present in river Bukuruwa in Techiman in the Brong Ahafo Region of Ghana. Water was aseptically collected into sterile sampling bottles with caps and analyzed in the laboratory through standard microbiological protocols. Microbial organisms such as Feacal coliforms, E.coli and Salmonella spp. as well as physicochemical parameters such as pH, conductivity, turbidity, Sulphate (SO42-), Fluoride (F-), Phosphates (PO43-), Nitrites (NO2-) and Nitrates (NO3-) were quantified and assessed, respectively. The highest load of faecal coliforms in the river water at a point in this study was found to be 9 x 102 per 100 ml and pH values ranging from 5.31 to 6.84 with variations within the sampling points. The observational survey revealed human beings competing with farm animals for the same source of water and again farming activities were carried out very close to the river banks which may increase the chance of infections which needs serious attention by policy makers and implementers.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».