Determining Sources of Fecal Pollution in Water for a Rural Virginia Community
Notice bibliographique
Résumé
This project involves developing and applying bacterial source tracking (BST) methodology to determine sources of fecal pollution in water for a rural community (Millwood, VA). Antibiotic resistance analysis (ARA) is the primary BST method for fecal source identification, followed by randomly amplified polymorphic DNA (RAPD) analysis for confirmation. Millwood consists of 66 homes, all served by individual septic systems, and a stream (Spout Run) passes through the center of the community. Spout Run drains a 5,800 ha karst topography watershed that includes large populations of livestock and wildlife. Stream and well samples were collected monthly and analyzed for fecal coliforms and fecal streptococci, starting in 5/99 and ending in 5/00. Twelve percent of the well samples and 92% of the stream samples were positive for fecal coliforms, and 26% of the stream samples exceeded the recreational water standard (1,000 fecal coliforms/100 ml). ARA of fecal streptococci recovered from the stream samples indicated that isolates of human origin appeared throughout the stream as the stream passed through Millwood with a yearly average of (approx. 10% human, 30% wildlife, and 63% livestock), and the percent human origin isolates declined downstream from Millwood. These results were obtained by comparing the antibiotic resistance profiles of stream isolates against a library of 1,174 known source isolates with correct classification rates of 94.6% for human isolates, 93.7% for livestock isolates, and 87.8% for wildlife isolates. There is a human signature in Spout Run, but it is small compared to the proportion of isolates from livestock and wildlife. The sporadic instances where well water samples were positive appeared primarily during very dry periods. Restricting livestock access to streams can dramatically lower fecal coliform counts during the unusually hot and dry periods. Reducing FC counts to below recreational water standards for Virginia (1000 per 100ml for any one sample) may be achievable, however to maintain streams below standards may prove to be difficult, as Spout Run is in an area where there are large populations of Canada geese, deer, and other wildlife, and will be hard to restrict these animals.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».