The impact of climatic factors on bacterial indicators of freshwater quality
Notice bibliographique
Résumé
Most of microbial pathogens present in natural waters are of fecal origin. Thus detection of fecal contamination is the main aim of water quality monitoring. Routine bacterial indicators of fecal contamination are: the coliforms, fecal coliforms, fecal streptococci, Clostridium spp and Pseudomonas aeruginosa. The present study aimed to determine the impacts of climatic factors on concentrations of these bacterial indicators and evaluate their assesability for biomonitoring of natural freshwater ecosystems. The study was conducted on the river Neretva, a karst river in southeastern Bosnia and Herzegovina. The water was sampled at seven selected sites at bimonthly intervals, from October 2015 to October 2016. Bacterial counts were found to be high during all tested seasons. All indicators showed a similar pattern of concentrations with the highest counts during summer. The counts were also increased in winter, while the decrease of values of all tested parametres was noted in spring. The lower water temperatures were not shown to cause a significant decrease of bacterial counts. Seasonal variations were pronounced, however data should be interpreted with caution whilst taking into account natural climatic oscillations and hydrological characteristics. Further studies should examine correlations between fecal indicator bacteria and possible concurrence with other pathogens.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».