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Enregistrement W2269766500

Determining Sources of Fecal Pollution in Water for a Rural Virginia Community

2000· dissertation· en· W2269766500 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueVTechWorks (Virginia Tech) · 2000
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollutionEnvironmental scienceFecal coliformWater pollutionEnvironmental planningGeographyWater resource managementHydrology (agriculture)Environmental engineeringWater qualityEngineeringEnvironmental chemistryChemistryEcologyGeotechnical engineeringBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle