Physical, chemical and microbiological characterization of processed drinking water in central Nepal: current state study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study was undertaken to analyse processed bottled water for drinking water quality. Altogether 50 water samples of different brands were randomly collected from public places in Kathmandu valley. The samples were analysed for physical (turbidity, pH and electrical conductivity), chemical (iron, manganese, arsenic, cadmium, chromium, lead, ammonia, fluoride, chloride, sulphate, copper, total hardness, calcium, mercury and aluminum) and microbiological (fecal coliform and total coliform) parameters. The results revealed that >300 CFU/100 mL of Escherichia coli (E. coli) (fecal coliform) and total coliform (TC) bacteria were counted in 76 and 92% samples, respectively. The bacterial population was beyond the limit of the Department of Food Technology and Quality Control (DFTQC) (0 CFU/100 mL of water). Chemical parameters analysed for fluoride (0.5–1.5 mg/L) and ammonia (1.5 mg/L) exceeded the DFTQC values. The range of fluoride estimated was 0.001–2.37 mg/L and the maximum concentration of ammonia was 4.66 mg/L. Most of the processed water crossed the threshold standard of E. coli and TC bacteria and may pose a risk if used for drinking purposes. Therefore, to minimize the public health risk of contaminated water, scientific methods and standards of purification should be followed during the process, production, storage, and delivery of processed water.
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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 | 0,000 | 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 ».