Environmental (Saprozoic) Pathogens of Engineered Water Systems: Understanding Their Ecology for Risk Assessment and Management
Notice bibliographique
Résumé
Major waterborne (enteric) pathogens are relatively well understood and treatment controls are effective when well managed. However, water-based, saprozoic pathogens that grow within engineered water systems (primarily within biofilms/sediments) cannot be controlled by water treatment alone prior to entry into water distribution and other engineered water systems. Growth within biofilms or as in the case of Legionella pneumophila, primarily within free-living protozoa feeding on biofilms, results from competitive advantage. Meaning, to understand how to manage water-based pathogen diseases (a sub-set of saprozoses) we need to understand the microbial ecology of biofilms; with key factors including biofilm bacterial diversity that influence amoebae hosts and members antagonistic to water-based pathogens, along with impacts from biofilm substratum, water temperature, flow conditions and disinfectant residual-all control variables. Major saprozoic pathogens covering viruses, bacteria, fungi and free-living protozoa are listed, yet today most of the recognized health burden from drinking waters is driven by legionellae, non-tuberculous mycobacteria (NTM) and, to a lesser extent, Pseudomonas aeruginosa. In developing best management practices for engineered water systems based on hazard analysis critical control point (HACCP) or water safety plan (WSP) approaches, multi-factor control strategies, based on quantitative microbial risk assessments need to be developed, to reduce disease from largely opportunistic, water-based pathogens.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».