Assessing and monitoring agroenvironmental determinants of recreational freshwater quality using remote sensing
Notice bibliographique
Résumé
Diverse fecal and nonfecal bacterial contamination and nutrient sources (e.g. agriculture, human activities and wildlife) represent a considerable non-point source load entering natural recreational waters which may adversely affect water quality. Monitoring of natural recreational water microbial quality is most often based mainly on testing a set of microbiological indicators. The cost and labour involved in testing numerous water samples may be significant when a large number of sites must be monitored repetitively over time. In addition to water testing, ongoing monitoring of key environmental factors known to influence microbial contamination may be carried out as an additional component. Monitoring of environmental factors can now be performed using remote sensing technology which represents an increasingly recognized source of rigorous and recurrent data, especially when monitoring over a large or difficult to access territory is needed. To determine whether this technology could be useful in the context of recreational water monitoring, we evaluated a set of agroenvironmental determinants associated with fecal contamination of recreational waters through a multivariable logistic regression model built with data extracted from satellite imagery. We found that variables describing the proportions of land with agricultural and impervious surfaces, as derived from remote sensing observations, were statistically associated (odds ratio, OR = 11 and 5.2, respectively) with a higher level of fecal coliforms in lake waters in the southwestern region of Quebec, Canada. From a technical perspective, remote sensing may provide important added-value in the monitoring of microbial risk from recreational waters and further applications of this technology should be investigated to support public health risk assessments and environmental monitoring programs relating to water quality.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».