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Enregistrement W2587206655 · doi:10.1021/acs.est.6b05985

Effect of Low Energy Waves on the Accumulation and Transport of Fecal Indicator Bacteria in Sand and Pore Water at Freshwater Beaches

2017· article· en· W2587206655 sur OpenAlexafffund
Ming Zhi Wu, Denis M. O’Carroll, Laura J. Vogel, C. E. Robinson

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAquiferIndicator bacteriaInfiltration (HVAC)GroundwaterWater tableHydrology (agriculture)GeologyPore water pressureTRACERSurface waterEnvironmental scienceGeomorphologyWater qualityFecal coliformGeotechnical engineeringEcologyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elevated fecal indicator bacteria (FIB) in beach sand and pore water represent an important nonpoint source of contamination to surface waters. This study examines the physical processes governing the accumulation and distribution of FIB in a beach aquifer. Field data indicate E. coli and enterococci can be transported 1 and 2 m, respectively, below the water table. Data were used to calibrate a numerical model whereby FIB are delivered to a beach aquifer by wave-induced infiltration across the beach face. Simulations indicate FIB rapidly accumulate in a beach aquifer with FIB primarily associated with sand rather than freely residing in the pore water. Simulated transport of E. coli in a beach aquifer is complex and does not correlate with conservative tracer transport. Beaches with higher wave-induced infiltration rate and vertical infiltration velocity (i.e., beaches with higher beach slope and wave height, and lower terrestrial groundwater discharge) had greater E. coli accumulation and E. coli was transported deeper below the beach face. For certain beach conditions, the amount of FIB accumulated in sand over 5-6 days was found to be sufficient to trigger a beach advisory if eroded to surface water.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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