Effects of Waste Disposal: Temporo-Spatial Patterns of Bacterial Community Composition on Oyster Farms in Estuary Regions of Bahia, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Oyster farming in Brazil is limited by a number of problems, such as lack of sanitary control in production areas. The aim of the present study was to use the multiple correspondence analyses (MCA) to correlate the microbiological quality of oyster production in the state of Bahia, Brazil, by linking it to environment parameters. Samples were randomly collected from 15 different oyster farms, from two different cultivation techniques (lantern and pillow baskets), corresponding dry and rainy periods. Twenty eight samples were collected, stored at 5 °C and send to the laboratory. The analyzed environmental parameters were pH, temperature, dissolved oxygen, salinity, and polluting sources like sewage outflow. Coliforms were counted at 35 °C and 45 °C: Escherichia coli, Salmonella sp., Pseudomonas sp. and Aeromonas sp. Statistical analyzes were performed using the data sizing reduction procedure (MCA), through the SPPS Program, version 18.0. A positive relationship was found between the dry period and lantern net farming with poor sanitary conditions. MCA allowed the analyzed commercial oyster farms to form three distinct groups, helped define the intervention strategies of these commercial oyster farms and provided the basis for implementing health protection measures.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».