Dynamics of <i>Escherichia coli</i> in agricultural soils receiving swine manure slurry or liquid municipal biosolids
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,000 | 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 ».