Prevalence of Cryptosporidium, Giardia, Salmonella, and Cephalosporin-Resistant E. coli Strains in Canada goose Feces Urban and Peri-Urban Sites in Central Ohio
Notice bibliographique
Résumé
Large populations of resident geese can pose a pathogen exposure hazard and disease risk to humans and animals in urban areas.Evidence suggests that waterfowl play a role in pathogen dissemination and disease transmission to humans, however, more definitive data are often needed.This exploratory study sought to identify potential exposure hazards, the first step in risk assessment.This research also discusses doseresponse for protozoan organisms and initiated the exposure assessment process by measuring environmental variables that may be associated with exposure.A total of 199 Canada goose fecal samples were collected from 5 peri-urban and 7 urban sites throughout the Greater Columbus, Ohio area.Samples were collected during two time periods: during 4-11 June, 2013 when geese had just begun their molt, and 16-30 August, 2013 after geese regained flight.Juveniles were distinguished from adults only during the first sample period.Antigen capture enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was used to detect presence of Giardia and Cryptosporidium.Selective media were used to culture Salmonella and cephalosporin-resistant E. coli strains.Cryptosporidium was the most prevalent pathogen with 44.7% of samples testing positive.Feces collected from urban sites during the first period were 1.86 times more likely to be positive for Cryptosporidium than peri-urban sites (P = 0.10).Forward model selection methods determined that prevalence was positively associated with human population density
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».