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Enregistrement W3140687680 · doi:10.21203/rs.3.rs-369867/v1

Groundwater quality assessment for domestic purposes in Mpherembe, northwest of Mzimba district, Rural Malawi

2021· preprint· en· W3140687680 sur OpenAlexaff
Mastano Dzimbiri, Jonathan Levy, Emmanuel Chilanga, Chifundo Mtenga, Oluwaseun Olubodun

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of Miami
Mots-clésTurbidityPotable waterWater qualityGroundwaterPublic healthEnvironmental scienceWaterborne diseasesEnvironmental healthBoreholeWater resource managementRural areaEnvironmental protectionEnvironmental engineeringMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Access to potable water is a public health problem in Malawi. Knowledge of water quality can significantly reduce waterborne diseases amongst users. The present study examines the groundwater quality for domestic use in Mpherembe, northwest of Mzimba district rural Malawi. Ten (10) water samples were collected from various sources and subsequently tested for physio-chemical and microbiological parameters using standard methods. The results obtained were compared against the Malawi Bureau of Standards (MS 733:2005) and World Health Organization (WHO) guidelines for drinking water quality. The microbiological examination of water samples revealed the presence of E. coli bacteria (range 62-136cfu/100m), and high levels of turbidity (range 5.58–46.8 NTU) in wells. However, Magnesium hardness and Electrical Conductivity (EC) were recorded high in boreholes compared to wells. The presence of faecal matter and high mineral concentration in domestic water is a health risk when consumed prior to treatment. To ensure public health safety, interventions that focus on household water treatment such as chlorination are recommended in this study area.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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