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Enregistrement W2333063662 · doi:10.11159/ijepr.2014.012

The Environmental Impact of Urbanization within Abu Dhabi on the Microbial Profile of Man-Made Beaches

2014· article· en· W2333063662 sur OpenAlexvenueno aff
Fatima Al Marzooqi, Fatme Al Anouti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Pollution and Remediation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesZayed University
Mots-clésAbu dhabiUrbanizationGeographyMicroorganismEnvironmental scienceEcologyBiologyBacteriaArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The United Arab Emirates (UAE) is witnessing a significant development in several areas. Many new construction projects are currently underway. One of the main project aims at establishing new beaches around the coastal areas of the UAE. Particularly, in Abu Dhabi the capital of UAE, a new man-made beach has been recently developed in the north coast of the city. The urbanization of this newly developed beach might have a significant impact on the environment. This study aims to investigate the effects of urban development of beaches within Abu Dhabi on the microbial profile of the soil. It is hypothesized that microbial growth would be higher in man-made beaches as compared to natural beaches. Methodology involved collection of 16 soil samples from two different beaches with emphasis on two elements: water content in soil and depth of soil. Subsequently, samples were processed and used for microbial cultivation using selective and differential growth media for the identification of some commonly encountered microorganisms namely "yeast, faecal coliforms, Escherichia coli and Staphylococcus aureus". Polymerase Chain Reaction (PCR) and electrophoresis were also used for further analysis. Results of the study revealed the existence of Staphylococcus aureus, Escherichia. coli and coliforms in the soil samples isolated from the man-made beach. Moreover, the hypothesis was supported by the results which showed higher microbial growth (CFU/g) for both factors: (depth of the soil and water content) for man-made beaches as compared to natural beaches.

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 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 candidatesaucune
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 enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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