Prognosticating the Impact of Seasonal Variability on Microbial Load in Water Bodies Around Dhaka City, Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Surface water of different reservoirs in Bangladesh is often contaminated with biological, chemical and physical wastes.Increasing population, urbanization and industrialization are contributing to the situation.The study aimed to assess seasonal variations in microbial load in water bodies surrounding Dhaka City, Bangladesh.Materials and Methods: Two rivers (Turag and Burigonga) and lakes (Banani and Dhanmondi) in and around Dhaka City were selected for the current study.Spread plate techniques were conducted to obtain bacterial load in water samples.Total Viable Count (TVC), Total Coliform Count (TCC), Total Fecal Coliform Count (TFCC) and Total Salmonella Shigella Count (TSSC) were conducted as well and data were represented as CFU/mL in a log scale.Results: The majority of the water reservoir exhibited a declining bacterial load during winter whereas it is significantly high during spring.Major bacterial genera in the water bodies included in this study were Staphylococcus aureus, Micrococcus sp., E. coli, Salmonella sp., Shigella sp., Enterobacter sp., Pseudomonas sp., Acinetobacter sp., Proteus sp. and both river water and lake water harbored almost similar genera of bacteria.In general, there is a declining trend of microbial load (TVC CFU/mL; TCC CFU/mL; TFC CFU/mL and TSSC CFU/mL) in both types of water bodies around Dhaka City, Bangladesh.Conclusion: The current study implies that pathogenic isolates such as Escherichia coli, Salmonella sp., Enterobacter S. aureus, Klebsiella sp., Citrobacter sp., Shigella sp., Pseudomonas sp. can cause serious health issues if unsafe water from these reservoirs is used for day to day activity without treatment.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».