Fecal Indicator Bacteria Variability in Samples Pumped from Monitoring Wells
Notice bibliographique
Résumé
The detection of microbiological contamination in drinking water from groundwater wells is often made with a limited number of samples that are collected using traditional geochemical sampling protocols. The objective of this study is to examine the variability of fecal indicator bacteria, as observed using discrete samples, due to pumping. Two wells were instrumented as multilevel piezometers in a bedrock aquifer, and bacterial enumeration was conducted on a total of 166 samples (for total coliform, fecal coliform, Escherichia coli, and fecal streptococci) using standard membrane filtration methods. Five tests were conducted using pumping rates ranging from 0.3 to 17 L/min in a variety of purging scenarios, which included constant and variable (incremental increase and decrease) flow. The results clearly show a rapid and reproducible, 1 to 2 log-unit decrease in fecal indicator bacteria at the onset of pumping to stabilized, low-level concentrations prior to the removal of three to five well volumes. The pumping rate was not found to be correlated with the magnitude of observed bacterial counts. Based on the results, we suggest sampling protocols for fecal indicator bacteria that include multiple collections during the course of pumping, including early-time samples, and consider other techniques such as microscopic enumeration when assessing the source of bacteria from the well-aquifer system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».