Occurrence of Waterborne Pathogens and Escherichia coli at Offshore Drinking Water Intakes in Lake Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The occurrence of waterborne pathogens was investigated at three drinking water intakes located about 2 km offshore in Lake Ontario. Water sampling was conducted over 3 years for Campylobacter spp., Cryptosporidium spp., Giardia spp., cultivable enteric viruses, and water quality parameters. All pathogens were detected in the offshore source water for each water treatment plant (WTP1 to WTP3), although at relatively low frequencies and concentrations. Giardia was the most common pathogen, occurring in 36% of water samples from the influent of WTP1 (n = 46), and with a maximum concentration of 0.70 cysts/liter in this influent. Cryptosporidium occurred as frequently as 15% in the WTP2 influent (n = 35), with a maximum concentration of 0.40 oocysts/liter in the WTP1 influent. The human Bacteroidales HF183 DNA marker was most common in the WTP1 influent (19%), and this was the only WTP where the Cryptosporidium hominis genotype was detected. No water quality parameter was predictive of pathogen occurrence across all three WTP influents. Escherichia coli was often below detection when pathogens were detected, and spikes in E. coli concentrations often did not coincide with pathogen occurrence. After summer rain events, river plumes had E. coli concentrations as high as 222 CFU/100 ml in surface waters 2 km offshore, without impacting drinking water intakes below the thermocline on the lake bottom. At times, prechlorination to control mussels at offshore intake cribs compromised the use of E. coli for "raw" water quality assessment, particularly for chlorine-resistant Cryptosporidium. E. coli measured by standard methods did not reliably predict pathogen occurrence at drinking water intakes in offshore ecosystems.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».