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Enregistrement W2053919099 · doi:10.4141/s06-004

Soil wetting state and preferential transport of <i>Escherichia coli</i> in clay soils

2007· article· en· W2053919099 sur OpenAlexvenueaboutno aff
L. K. Tallon, Bingcheng Si, Darren R. Korber, Xiaoxia Guo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEscherichia coliWettingSoil waterInfiltration (HVAC)ChemistryVertisolEnvironmental chemistrySoil scienceEnvironmental scienceMaterials scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transport of Escherichia coli (E. coli) through soil to drinking and recreational water may pose a serious health risk. The objective of this study was to determine how initial preferred soil wetting state influences the preferential transport of E. coli in a clay soil. A strain of E. coli marked with green fluorescent protein (gfp) was gravity-fed-sprinkler-applied as simulated rainfall to three replicates in different wetting states, along with Cl- and adsorptive dye near Plenty, SK. Canada. After 48 h, a 50 × 50 × 50 cm 3 block was excavated to determine the transport pathways. Digital image analysis of horizontal sections provided estimates of dye coverage. Escherichia coli were significantly filtered in the top 10 cm of soil with concentration profiles similar to that of Cl-. Ratios of E. coli to Cl- did not show significant differences among treatments (P < 0.05) and indicated that below 10 cm depth, E. coli and Cl- were preferentially transported along the same pathways with no significant difference between plots. Results show that the majority of E. coli and Cl- were filtered when transported through the discontinuous pores of the near-surface matrix and suggest a saturated layer that controlled infiltration into organized root channels, resulting in preferential flow. Key words: Preferential flow, Escherichia coli, wetting state, Vertisol, conducting areas

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations21
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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