<i>Legionella</i>and non-<i>Legionella</i>bacteria in a biological treatment plant
Notice bibliographique
Résumé
Legionella pneumophila were previously identified in the aeration ponds (up to 10(10) CFU/L) of a biological wastewater treatment plant at Borregaard Ind. Ltd., Sarpsborg, Norway, and in air samples (up to 3300 CFU/m(3)) collected above the aeration ponds. After 3 outbreaks of Legionnaires' disease reported in this area in 2005 and 2008, the aeration ponds of the plant were shut down by the Norwegian authorities in September 2008. The aim of the present work was to analyze the Legionella and non-Legionella bacterial communities in the aeration ponds before and during the shutdown process and to identify potential human pathogens. The non-Legionella bacterial community was investigated in selected samples during the shutdown process by 16S rDNA sequencing of clone libraries (400 clones) and growth analysis. The concentration of L. pneumophila and Pseudomonas spp. DNA were monitored by quantitative PCR. Results showed a decrease in the concentration of L. pneumophila and Pseudomonas spp. during the shutdown. This was accompanied by a significant change in the composition of the bacterial community in the aeration ponds. This study demonstrated that several advanced analytical methods are necessary to characterize the bacterial population in complex environments, such as the industrial aeration ponds.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».