An evaluation of methods for the isolation of Yersinia enterocolitica from surface waters in the Grand River watershed
Notice bibliographique
Résumé
Yersinia enterocolitica is a foodborne pathogen, but the importance of water as a route of exposure for human infection is not well known. Y. enterocolitica isolation methods were developed primarily for food and clinical samples, and may not be effective for use with environmental samples. The objective of this study was to assess the recovery of Y. enterocolitica from surface water used for drinking water treatment. Four enrichment broths and an alkaline treatment protocol were compared for the isolation of Y. enterocolitica bioserogroup 4/O:3 spiked into surface water samples. Results showed that the methods tested were not effective for the recovery of Y. enterocolitica, primarily due to inadequate inhibition of interfering background microorganisms. Using one method that showed the most potential for recovery, Yersinia spp. were isolated from rivers in southwestern Ontario, Canada, over a 17-month period. Of 200 samples analysed, Yersinia spp. were isolated from 52 samples. All river isolates belonged to non-pathogenic sub-groups, including Y. enterocolitica biotype 1A, Y. aldovae, Y. bercovieri, Y. frederiksenii, Y. intermedia, Y. kristensenii and Y. mollaretii. Results of this study show that method improvements are required to more fully understand the role of water as a source of clinically important Yersinia strains.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».