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Enregistrement W2112547359 · doi:10.1139/w09-007

Bifidobacterial survival in surface water and implications for microbial source tracking

2009· article· en· W2112547359 sur OpenAlexvenueno aff
Jakob Ottoson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSvenskt Vatten
Mots-clésSewageBiologyFecesManureFecal coliformAnimal sciencePollutionVeterinary medicineFood scienceMicrobiologyEnvironmental scienceEcologyWater qualityEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bifidobacteria are common in the intestines of humans and other animals. Sorbitol-fermenting Bifidobacteria (SFB) are associated with human faecal pollution. The ratio of total Bifidobacteria (TB) to SFB has been proposed to be a means for determining the source (human or animal) of faecal pollution. In this study, SFB were detected in all sewage samples (n = 39) and in 42% of samples of animal origin (n = 24): pig (5/6 positive), poultry (4/8), horse (1/4), and cow (0/6). The TB:SFB ratio was significantly higher in animal samples than in sewage samples (p < 0.01), with the exception of stored poultry manure, which had ratios (1.4-11) similar to the sewage samples (1-17). The lowest ratio in the other animal samples was 40 (pig). The TB:SFB ratio in sewage remained stable over time in surface water, and it may be a useful screening tool to determine the source of faecal pollution in surface water. Bifidobacteria died off in a log linear manner at 4 and 22 degrees C, with rates of disappearance of 0.16 and 0.58 log(days-1), respectively. Faecal coliforms (FC) disappeared more slowly (0.09 and 0.43 log(days-1), respectively). The FC:SFB ratio proved to be an inadequate tool for determining the age of sewage pollution.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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