Comparative microbial source tracking methods for identification of fecal contamination sources at Sunnyside Beach in the Toronto region area of concern
Notice bibliographique
Résumé
Several beaches within the Toronto region area of concern have persistent issues with fecal contamination, causing a beach beneficial use impairment (BUI). In this study, Escherichia coli, including ampicillin-resistant strains, were enumerated via culturable and quantitative polymerase chain reaction (qPCR) methods. Microbial source tracking (MST) markers (for general Bacteroidales, human, ruminant/cow, gull, and dog) were detected and enumerated via PCR and qPCR to identify sources of fecal contamination at Sunnyside Beach and in the Humber River. Human, cow, and dog markers had good host-specificity, while gull markers sometimes amplified a few other bird species. The ruminant endpoint PCR marker amplified a variety of other animal species rendering it less useful. Both human and gull fecal contamination were prevalent in the Humber River, while Sunnyside Beach was predominantly impacted by gull fecal contamination. Human sewage impacts were more prevalent in the lower Humber River, particularly in Black Creek. However, to reduce Sunnyside beach postings, reducing bird fecal contamination in the river and at the beach would be necessary. When there are high levels of E. coli throughout a beachshed, an MST toolbox approach can add value to discriminate source(s) of E. coli contamination and guide decisions relating to public health risk and remediation strategies.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».