False-positive identification of<i>Escherichia coli</i>in treated municipal wastewater and wastewater-irrigated soils
Notice bibliographique
Résumé
The increasing use of treated wastewater for irrigation heightens the importance of accurate monitoring of water quality. Chromogenic media, because they are easy to use and provide rapid results, are often used for detection of Escherichia coli in environmental samples, but unique levels of organic and inorganic compounds alter the chemistry of treated wastewater, potentially hindering the accurate performance of chromogenic media. We used MI agar and molecular confirmatory methods to assess false-positive identification of E. coli in treated wastewater samples collected from municipal utilities, an irrigation holding pond, irrigated soils, and in samples collected from storm flows destined for groundwater recharge. False-positive rates in storm flows (4.0%) agreed closely with USEPA technical literature but were higher in samples from the pond, soils, and treatment facilities (33.3%, 38.0%, and 48.8%, respectively). Sequencing of false-positive isolates confirmed that most were, like E. coli, of the family Enterobacteriaceae, and many of the false-positive isolates were reported to produce the β-D-glucuronidase enzyme targeted by MI agar. False-positive identification rates were inversely related to air temperature, suggesting that seasonal variations in water quality influence E. coli identification. Knowledge of factors contributing to failure of chromogenic media will lead to manufacturer enhancements in media quality and performance and will ultimately increase the accuracy of future water quality monitoring programs.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».