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Enregistrement W2734390765 · doi:10.2166/wh.2017.185

Total coliform and Escherichia coli contamination in rural well water: analysis for passive surveillance

2017· article· en· W2734390765 sur OpenAlexafffundabout
Jesse Invik, Herman W. Barkema, Alessandro Massolo, Norman F. Neumann, Sylvia Checkley

Notice bibliographique

RevueJournal of Water and Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensProvincial Laboratory of Public HealthUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsGovernment of AlbertaUniversity of Calgary
Mots-clésContaminationWater qualityGroundwaterWaterborne diseasesEnvironmental scienceIndicator organismOutbreakFecal coliformEscherichia coliColiform bacteriaIndicator bacteriaGroundwater contaminationVeterinary medicineEnvironmental engineeringBiologyEcologyBacteriaMedicineAquifer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With increasing stress on our water resources and recent waterborne disease outbreaks, understanding the epidemiology of waterborne pathogens is crucial to build surveillance systems. The purpose of this study was to explore techniques for describing microbial water quality in rural drinking water wells, based on spatiotemporal analysis, time series analysis and relative risk mapping. Tests results for Escherichia coli and coliforms from private and small public well water samples, collected between 2004 and 2012 in Alberta, Canada, were used for the analysis. Overall, 14.6 and 1.5% of the wells were total coliform and E. coli-positive, respectively. Private well samples were more often total coliform or E. coli-positive compared with untreated public well samples. Using relative risk mapping we were able to identify areas of higher risk for bacterial contamination of groundwater in the province not previously identified. Incorporation of time series analysis demonstrated peak contamination occurring for E. coli in July and a later peak for total coliforms in September, suggesting a temporal dissociation between these indicators in terms of groundwater quality, and highlighting the potential need to increase monitoring during certain periods of the year.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,185

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations39
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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