INDICADORES MICROBIOLÓGICOS, VIRULENCIA E CONDIÇÕES SANITARIAS DA ÁGUA DE CONSUMO DOMICILAR NO MUNICIPIO DE CASTANHAL – PARÁ
Bibliographic record
Abstract
A preocupação com a disponibilidade de água é pauta frequente nas discussões ambientais e de saúde.Assim, o interesse pelo assunto nasceu da inquietação sobre a temática de doenças causadas por veiculação hídrica.A partir daí foi averiguado as condições de saneamento, perfil epidemiológico das doenças veiculadas através da água e análise laboratorial da água de consumo no município de Castanhal -Pará.Diante disso, o estudo teve como objetivo conhecer as condições socioeconômicas, epidemiológicas e da qualidade da água de consumo domiciliar no município de Castanhal-Pará.Foram coletados previamente dados referentes a fatores socioeconômicos, epidemiológicos e ambientais.Entre novembro de 2021 e maio de 2022, foi realizado um estudo em Castanhal, localizado no estado do Pará.O estudo envolveu a coleta de informações epidemiológicas sobre doenças de veiculação hídrica, como Diarreia Aguda, Leptospirose, Hepatite A e Febre Tifoide, presentes no sistema de abastecimento de água da cidade.Além disso, também foram coletados no SINAN dados referentes às doenças de notificação compulsória de 2019, 2020 e 2021 ocorridas no município.Para avaliar a segurança e adequação do consumo domiciliar de água e saneamento na cidade, foi realizado um estudo que envolveu amostragem de água de vinte e cinco (25) residências distribuídas entre escolas e Unidades de Saúde.Esses dados foram coletados de quatro (4) microssistemas de abastecimento diferentes, todos utilizando fontes subterrâneas de água distribuídas por meio de uma rede de dez (10) unidades estruturadas, dispersas por sete (7) diferentes áreas de captação em todo o município.O resultado da tabela 2 mostra que das 31 amostras analisadas 18 (58,06%) demonstraram resultados positivos para coliformes totais, e 11 (35,48%) apresentaram resultados negativos.Em relação ao colifomes totais e Escherichia coli, 2 amostras (6,45%) confirmaram a presença da bactéria, que é considerado o principal indicador de contaminação fecal da água.A Tabela 2 revela a existência de bactérias nas amostras de água inspecionadas.É provável que está ocorrência esteja ligada à localização do microssistema responsável pelo abastecimento de água.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".