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Enregistrement W2050558798 · doi:10.4141/s06-011

Dynamics of <i>Escherichia coli</i> in agricultural soils receiving swine manure slurry or liquid municipal biosolids

2006· article· en· W2050558798 sur OpenAlexafffundvenue
Andrew Scott, Ken Conn, George Lazarovits, Edward Topp

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésManureLoamBiosolidsSlurryLiquid manureSoil waterStrain (injury)PopulationEnvironmental scienceAgronomyChemistryBiologyEnvironmental engineeringSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fate of two E. coli stains, one that grows in soil receiving swine manure slurry (SMS) (Strain C279) and one that does not (Strain C278) were evaluated in laboratory and field experiments. A sensitive (detection limit 5 cells g soil-1) microplate-format most probable number (MPN) method for enumerating E. coli was developed and validated. In laboratory incubations, there was a general relationship between manure volatile fatty acid (VFA) content and the ability of the SMS to support growth in soil. Strain C279 grew in SMS-amended loam or sandy soil, but not in silt loam soil. Swine manure slurry inoculated with both Strains C278 and C279 was surface or subsurface applied in field microplots. The population of E. coli increased 50-fold within 3 d, and the ratio of Strain C279 to Strain C278 increased as much as 20-fold during the experiment, consistent with the growth of Strain C279 under these circumstances. Liquid municipal biosolids (LMB) obtained from four cities did not support the growth of Strain C279. The dynamics of E. coli populations in soils receiving surface and subsurface (10 cm) applications of SMS were comparable. Key words: Escherichia coli, water quality, liquid municipal biosolids, swine manure slurry

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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