Résumé : Évaluation, à l'aide de l'imagerie satellite, des risques de santé publique posés par la contamination microbienne des eaux récréatives
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : La contamination fécale des eaux récréatives peut provoquer des gastroentérites, des infections respiratoires, des dermatites et des infections de l'oreille.Outre la réalisation de tests directs de contamination des eaux, l'Organisation mondiale de la Santé (OMS) recommande, dans le cadre des activités de surveillance, l'évaluation des facteurs environnementaux connus pour agir sur la qualité de l'eau.La mesure de ces facteurs à l'aide de l'imagerie satellite peut se révéler utile au Canada dans les cas où il faut surveiller de grandes superficies ou des endroits difficiles d'accès.Objectif : Évaluer la valeur ajoutée que confère l'utilisation de l'imagerie satellite pour surveiller et gérer les risques microbiens associés aux eaux récréatives au Canada.Méthodes : On a utilisé des images satellites pour calculer cinq indices environnementaux qui peuvent avoir une incidence sur le risque de contamination des eaux récréatives : les terres agricoles, les zones urbaines (surfaces imperméables), la forêt et les zones humides.On a ensuite comparé les modèles statistiques incluant ces indices avec le niveau de contamination moyen des plages du sud du Québec, au Canada.On a évalué divers capteurs satellitaires à l'aide de critères d'exactitude et de performance.Résultats : La classification des images satellites a donné de bons résultats dans la zone d'étude.Pour deux de ces variables, à savoir les terres agricoles et les zones urbaines, la concentration en coliformes était sensiblement plus élevée.Dans le cadre de cette évaluation, c'est le capteur Landsat-5 qui offrait le meilleur rapport coûts-avantages.Conclusion : L'imagerie satellite peut servir à déterminer les facteurs environnementaux associés à un risque accru de contamination fécale des eaux récréatives au Canada et peut venir compléter les activités actuelles de surveillance et d'évaluation des risques.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».