Variation of an indicator of<i>Escherichia coli</i>persistence from surface waters of mixed-use watersheds, and relationship with environmental factors
Notice bibliographique
Résumé
Escherichia coli is an indicator of fecal pollution used to mandate recreational and drinking water quality. Concentrations of culturable E. coli following contamination of surface water are determined by three factors: dilution; cell attachment to particulate material and settling or resuspension in the water column; and the net rate of change in viability. This study evaluated the variability in the latter parameter, and how predictive variation in death rate was of culturable population densities at the time of sampling. Water samples (N=232) with varying levels of E. coli contamination were collected from 46 discrete locations in four watersheds across Canada over a three-month period and enumerated for culturable E. coli by membrane filtration plate counting (T0EC). Water samples were again enumerated following a laboratory 24 h holding period at 30°C in the dark, and the difference considered the death rate (ΔEC). Relationships of T0EC and ΔEC with environmental and water chemistry factors were explored using step-wise multiple regression. The model predicting T0EC indicated that stream order, total rainfall seven days in advance of sampling day, total phosphorus, and ΔEC were the most significant contributors. The model predicting ΔEC indicated that turbidity and NH3+NH4 were the most important contributors. A model suggests that the persistence factor is less important than dilution (i.e. stream order) in describing E. coli densities, followed by factors that influence the loading of E. coli into watersheds.
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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 | 0,001 |
| 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 ».