Diurnal variability in concentrations and sources of <i>Escherichia coli</i> in three streams
Notice bibliographique
Résumé
Microbial contamination is a major concern for drinking water worldwide. Many monitoring protocols that use one or very few samples are inadequate and introduce a very large margin of error. An intensive sampling program needs to be conducted to characterize the Escherichia coli concentrations of a source water stream prior to establishing a monitoring program so that the sample frequency can be determined statistically, based on an acceptable margin of error. Developing meaningful monitoring programs for managing bacterial water quality is dependant on scientific data that determine the bacterial sources. In this study, three streams from drinking water watersheds were sampled every 15 min over a 24 h period on three different days to determine the concentrations of E. coli and to identify their sources, using ribosomal RNA finger printing (ribotyping). The concentrations of E. coli varied throughout the day in each of the three streams. Ribotyping identified many different animal sources of E. coli in the samples. The sources of E. coli varied significantly with stream (P < 0.001, df = 16). The development of monitoring programs for watersheds needs to consider the watershed, and care needs to be taken in selecting appropriate sample sites, sampling regime, and number of samples taken during each sampling period. This note provides a prescription for the development of monitoring programs for watersheds.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».