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Enregistrement W2109609216 · doi:10.1002/jsfa.2249

Coliphage as an indicator of fecal contamination in hydroponic cucumber (<i>Cucumis sativus</i> L) greenhouses

2005· article· en· W2109609216 sur OpenAlexaff
Jiali Xu, Keith Warriner

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColiphageCucumisFecal coliformGreenhouseBiologyContaminationHorticultureIndicator bacteriaFecesHydroponicsWater qualityEscherichia coliMicrobiologyBacteriophageEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A preliminary study has been performed to evaluate the utility of somatic and F + ‐specific coliphage as quality indicators of irrigation water used in hydroponic cucumber greenhouse operations. Samples of incoming water, waste hydroponic solution, cucumber fruit and plant roots derived from two greenhouses were screened for bacterial fecal indicators (generic Escherichia coli , fecal coliforms, total coliforms and Clostridium perfringens ) and coliphage. Bacterial fecal indicators were present in incoming water and in spent hydroponic solution with coliphage only being sporadically recovered. However, both somatic and F + ‐specific coliphage were consistently recovered from the roots of cucumber plants along with bacterial fecal indicators. Despite the heavy contamination of plant roots, the cucumber fruits were within acceptable microbiological limits. F + ‐specific coliphage was recovered from 1 out of 25 cucumbers tested along with generic E coli . In contrast, no somatic coliphage was recovered from cucumbers despite coliforms being present on 15 out of 25 units. In conclusion, coliphage represents a poor index of hydroponic irrigation water quality but presence on cucumber fruit and roots can be used to highlight the presence of fecal indicator bacteria within greenhouse operations. Copyright © 2005 Society of Chemical Industry

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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