Awareness Regarding Safe Drinking Water among People Living in Rural Area of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
This cross-sectional, descriptive study was conducted in a rural area of West Bhagalpur village under Bajitpur upazila of Kishoreganj district, Bangladesh, from July 2023 to June 2024, to determine the awareness regarding particular aspects of safe drinking water among the rural adults. A convenient non-probability sampling was adopted. A total of 125 participants were interviewed based on a semi-structured questionnaire. Out of 125 respondents, 44(35.2%) were male and 81(64.8%) were female; all were aged between 18 and 65 years. Regarding qualities for safe drinking water, most of them said 82(65.6%) colorless, odorless, free from turbidity, tasteless and other said 24(19.2%). The majority 103(82.4%) had shallow tube well, 14(11.2%) had deep tube well, 7(5.6%) had tap water, only 1 used pond water. Most of them were taking drinking water without purification direct from tube well 88(70.4%), followed by boiling and filters 16(12.8%) and rest of them purify their drinking water by disinfection 5(4%). For improvement of water supply, most of them recommended 23(46.93%) to provide subsidized filters, create awareness regarding hazards of impure water drinking and built more tube well and followed by built more tube wells 16(32.65%), create awareness 6(12.24%) and provide subsidized filters 4(8.16%). For storage of water most of them used jug 86(68.8%), followed by bucket 25(20%), mud pot 8(6.4%) and only 6(4.8%) used others containers. 121(96.8%) had no water-borne disease in the last 6 months, while 4(3.2%) had diarrhoea. Surprisingly, most of them said yes to store water for future use 84(67.2%), while 41(32.8%) declined. This study presented a comprehensive overview of the awareness regarding particular aspects of safe drinking water among people living in rural areas of Bangladesh. CBMJ 2025 July: vol. 14 no. 02 P:149-153
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».