The influence of land‐use composition on fecal contamination of riverine source water in southern British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The potential for riverine drinking source water to become contaminated with pathogens is related to the production and transport of fecal waste from within the local catchment area. Identifying specific relationships between land‐use types and fecal contamination in riverine water provides an indication of the risk associated with land‐use change and helps to target mitigation measures toward land‐use types of concern. Fecal coliform (FC) data from 42 riverine sites across British Columbia (BC), Canada, were examined in relation to land‐use composition (including 16 land‐use types) in the local catchment area. FC concentration significantly increased in relation to anthropogenic land‐use impacts but was negatively associated with undisturbed and high‐elevation land types. Regression tree analysis identified that highest FC concentrations occurred in catchments characterized by more than 12.5% agricultural land and more than 1.6% urban land. Furthermore, the risk of violation of the BC partial treatment raw drinking water quality guideline for FC concentration (100 CFU 100 mL−1) increased in relation to agricultural impacts. Additional factors, such as sewage treatment discharge, low dilution in smaller streams, and higher temperatures, were associated with higher FC concentration among sites with similar levels of agricultural development. These results identify land‐use types that present the greatest threat to riverine contamination, namely agricultural and urban land, and indicate the proportion of such land use associated with high contamination. Land use should be managed and source water protection should be targeted in light of these results so as to minimize the risk of surface water exposure to fecal contaminants.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».