Estimating Potential Environmental Loadings of<i>Cryptosporidium</i>spp. and<i>Campylobacter</i>spp. from Livestock in the Grand River Watershed, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to waterborne pathogens in recreational or drinking water is a serious public health concern. Thus, it is important to determine the sources of pathogens in a watershed and to quantify their environmental loadings. The natural variability of potentially pathogenic microorganisms in the environment from anthropogenic, natural, and livestock sources is large and has been difficult to quantify. A first step in characterizing the risk of nonpoint source contamination from pathogens of livestock origin is to determine the potential environmental loading based on animal prevalence and fecal shedding intensity. This study developed a probabilistic model for estimating the production of Cryptosporidium spp. and Campylobacter spp. from livestock sources within a watershed. Probability density functions representing daily pathogen production rates from livestock were simulated for the Grand River Watershed in southwestern Ontario. The prevalence of pathogenic microorganisms in animals was modeled as a mixture of beta-distributions with parameters drawn from published studies. Similarly, gamma-distributions were generated to describe animal pathogen shedding intensity. Results demonstrate that although cattle are responsible for the largest amount of manure produced, other domesticated farm animals contribute large numbers of the two pathogenic microorganisms studied. Daily pathogen production rates are highly sensitive to the parameters of the gamma-distributions, illustrating the need for reliable data on animal shedding intensity. The methodology may be used for identifying source terms for pathogen fate and transport modeling and for defining and targeting regions that are most vulnerable to water contamination from pathogenic sources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».