Coherence among Different Microbial Source Tracking Markers in a Small Agricultural Stream with or without Livestock Exclusion Practices
Notice bibliographique
Résumé
Over 1,400 water samples were collected biweekly over 6 years from an intermittent stream protected and unprotected from pasturing cattle. The samples were monitored for host-specific Bacteroidales markers, Cryptosporidium species/genotypes, viruses and coliphages associated with humans or animals, and bacterial zoonotic pathogens. Ruminant Bacteroidales markers did not increase within the restricted cattle access reach of the stream, whereas the ruminant Bacteroidales marker increased significantly in the unrestricted cattle access reach. Human Bacteroidales markers significantly increased downstream of homes where septic issues were documented. Wildlife Bacteroidales markers were detected downstream of the cattle exclusion practice where stream and riparian habitat was protected, but detections decreased after the unrestricted pasture, where the stream and riparian zone was unprotected from livestock. Detection of a large number of human viruses was shown to increase downstream of homes, and similar trends were observed for the human Bacteroidales marker. There was considerable interplay among biomarkers with stream flow, season, and the cattle exclusion practices. There were no to very weak associations with Bacteroidales markers and bacterial, viral, and parasitic pathogens. Overall, discrete sample-by-sample coherence among the different microbial source tracking markers that expressed a similar microbial source was minimal, but spatial trends were physically meaningful in terms of land use (e.g., beneficial management practice) effects on sources of fecal pollution.
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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) | 0,001 | 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 ».