Bacterial Contamination Levels and Brand Perception of Sachet Water: A Case Study in Some Nigerian Urban Neighborhoods
Notice bibliographique
Résumé
Sachet water (SW) is a major source of drinking in most Nigerian homes, thus making it a possible conveyance medium for health risks due to contamination if persist rather than for replenishment of the body. This study collected SW from three busy neighborhoods in South-West Nigeria and investigated for the presence of indicator bacteria (Escherichia coli (E. coli), Total Coliform (TC), Total Heterophilic Bacteria (THB), Staphylococcus (Staph)) and some physio-chemical parameters (total dissolved solids (TDS), pH, electrical conductivity (EC), and salinity). Multi-variable and exploratory statistical methods were applied to the results to determine correlations between bacterial contamination levels and perceived brand reputation. Bacteriological tests with raw SW samples appeared too numerous to count (TNC) and thus required serial dilutions. After seven-fold serial dilutions, results obtained revealed that SW brands with good reputations had no TC and E. coli and was statistically significant with groupings of other SW brands (χ2 = 12.28; p < 0.05 and χ2 = 37.96; p < 0.05). Additionally, SW brands with poor reputations had mean values of TC (19.7×108 cfu/mL; 14×108 cfu/mL 1.15×108 cfu/mL) and E. coli (18.2×108 cfu/mL; 38.7×108 cfu/mL,32.4×108 cfu/mL) exceeding the threshold value of zero set by the World Health Organization (WHO). Only one sample from a poor reputation brand tested positive for Staphylococcus and was not statistically significant (χ2 = 5.2191; p = 0.074). Principal Component Analysis (PCA)/Factor Analysis (FA) revealed that most of the SW had fecal contamination was the major source. Therefore, this study suggests that periodic cleaning of distribution lines, location-specific treatment, and other quality control (QC) measures should be enforced to reduce water security risk for SW consumption in the region.
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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 ».