Microbial and Physico-Chemical Characteristics of Surface Water Sources Used on Dairy Farms in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Six surface water sources used to wash milking equipment and provide drinking water to the animals on dairy farms in Eastern Ontario were characterized for microbial and physico-chemical characteristics over a 16 month period. The water sources were selected because they had a history of microbial contamination and presented a wide selection of physico-chemical characteristics. Results are discussed with respect to available on-site disinfection technologies. Total and fecal coliforms were detected in over 90% of all water samples, Escherichia coli and Enterococcus spp. in 77%, Clostridium perfringens and Yersinia enterocolitica in about 50%, Campylobacter spp. in 36%, and Salmonella in 25%. For all pathogens, counts were highly variable, and maximum values were 1 to 2 orders of magnitude higher than the medians. On-site disinfection systems will have to be designed to deactivate the highest count of pathogens, thereby providing a conservative safety margin for most of the year. Disinfection technologies will also have to be selected based on physico-chemical characteristics of the water sources, especially the level of hardness, turbidity and UV transmittance which can adversely affect their efficiency. On some farms, a pretreatment such as coagulation flocculation will be necessary to make the surface water suitable for low-cost disinfection technologies.
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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 | 0,005 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».