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Enregistrement W2133322751 · doi:10.2166/wst.2009.428

Analytical limits of three β-glucosidase-based commercial culture methods used in environmental microbiology, to detect enterococci

2009· article· en· W2133322751 sur OpenAlexaff
Andrée F. Maheux, François J. Picard, Maurice Boissinot, Vicky Huppé, Luc Bissonnette, Jean-Luc T. Bernier, Philippe Cantin, Ann Huletsky, Michel G. Bergeron

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnterococcusMicrobiologyBiologyAgarAgar plateBacteriaAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The enzyme-based test methods Enterolert, Chromocult Enterococci agar, and mEI agar, used to assess water quality through the detection Enterococcus spp., have been compared in terms of their analytical specificity and their ability to detect various enterococcal strains. To achieve this goal, we have tested 110 different non-enterococcal bacterial strains and 101 strains of Enterococcus spp. isolated from diverse origins. The results obtained showed that 69 (68.3%), 84 (83.2%), and 89 (88.1%) of the 101 enterococcal strains tested respectively yielded a positive signal with Enterolert, mEI, and Chromocult Enterococci. Regarding the specificity, none of the non-Enterococcus spp. strains tested were detectable by any of the three culture methods, except for Granulicatella adiacens which turned out positive on Chromocult Enterococci. The results of this study showed that, based on our collection of strains, the Enterolert test method detected less enterococcal strains than the two other methods.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations21
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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