Summary: Assessing the public health risks of microbial contamination in recreational waters by satellite imagery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fecal contamination of recreational waters may lead to gastroenteritis, respiratory infections, dermatitis and ear infections. In addition to directly testing waters for contamination, the World Health Organization (WHO) recommends the assessment of environmental factors known to influence water quality as part of monitoring efforts. Measurement of these factors using satellite imagery may be helpful in Canada where monitoring over large areas or difficult to access locations is needed. OBJECTIVE: To assess the added value of using satellite imagery as part of monitoring and managing microbial risks associated with recreational waters in Canada. METHODS: Satellite images were used to calculate five environmental indices that may affect the risk of contamination of recreational waters: agricultural land, urban areas (impervious surfaces), forest and wetlands. Statistical models including these indices were then compared with the average contamination level of beaches in southern Quebec, Canada. Various satellite sensors were compared against criteria of accuracy and performance. OUTCOMES: Satellite imagery classification performed well for the study area. Two of the variables were significantly associated with higher coliform levels: agricultural land and urban areas. In the context of this assessment, the Landsat-5 sensor offered the best cost-benefit ratio. CONCLUSION: Satellite imagery can be used to identify environmental factors associated with a higher risk of fecal contamination of recreational waters in Canada and may supplement current monitoring and risk assessment efforts.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».