Are microbial indicators and pathogens correlated? A statistical analysis of 40 years of research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Indicator organisms are used to assess public health risk in recreational waters, to highlight periods of challenge to drinking water treatment plants, and to determine the effectiveness of treatment and the quality of distributed water. However, many have questioned their efficacy for indicating pathogen risk. Five hundred and forty cases representing independent indicator-pathogen correlations were obtained from the literature for the period 1970-2009. The data were analyzed to assess factors affecting correlations using a logistic regression model considering indicator classes, pathogen classes, water types, pathogen sources, sample size, the number of samples with pathogens, the detection method, year of publication and statistical methods. Although no single indicator was identified as the most correlated with pathogens, coliphages, F-specific coliphages, Clostridium perfringens, fecal streptococci and total coliforms were more likely than other indicators to be correlated with pathogens. The most important factors in determining correlations between indicator-pathogen pairs were the sample size and the number of samples positive for pathogens. Pathogen sources, detection methods and other variables have little influence on correlations between indicators and pathogens. Results suggest that much of the controversy with regards to indicator and pathogen correlations is the result of studies with insufficient data for assessing correlations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle