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Enregistrement W4311995118 · doi:10.3390/w14244023

Microbiological Contamination of Urban Groundwater in the Brazilian Western Amazon

2022· article· en· W4311995118 sur OpenAlexaff
Célia Ceolin Baía, Taíse Ferreira Vargas, Vivian Azevedo Ribeiro, Josilena de Jesus Laureano, Rachel Boyer, Caetano C. Dorea, Wanderley Rodrigues Bastos

Notice bibliographique

RevueWater · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesConsejo Nacional para Investigaciones Científicas y TecnológicasConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésGroundwaterWater wellContaminationCitrobacterFecal coliformEnvironmental scienceSanitationEnterobacterHygieneAquiferWater qualityVeterinary medicineEnvironmental engineeringBiologyEcologyGeologyEscherichia coliMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Groundwater is heavily exploited for a variety of uses. Depending on their structure, the wells from which water is extracted can act as an entry point/gateway for a variety of microbiological contaminants, which can cause numerous adverse health effects. This study aimed to identify the microorganisms present in the groundwater in the Western Amazonian city of Porto Velho, using a methodology that can be deployed in other city centers. We collected 74 water samples from both dug and drilled wells in March, August and November 2018. Total coliforms were detected in 96% of dug wells and 74% of drilled wells. Thermotolerant coliforms were found in 90% of dug wells and 61% of drilled wells. Biochemical identification indicated 15 genera of bacteria. The genera Escherichia, Enterobacter, Cronobacter and Citrobacter had the highest prevalence. The genera Pseudomonas and Enterococcus were also detected. Thermotolerant coliforms showed higher values when the water flow was higher. Our results indicate high fecal contamination and higher susceptibility to contaminants in shallow wells compared to deep wells. These findings reflect the precariousness of WASH (water, sanitation and hygiene) services and the importance of effective actions to combat groundwater degradation, improve the quality of the environment, and protect public health.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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