Microbial Water Quality: Monitoring and Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Microbial water quality lies in the nexus of human, animal, and environmental health. Multidisciplinary efforts are under way to understand how microbial water quality can be monitored, predicted, and managed. This special collection of papers in the Journal of Environmental Quality was inspired by the idea of creating a special section containing the panoramic view of advances and challenges in the arena of microbial water quality research. It addresses various facets of health‐related microorganism release, transport, and survival in the environment. The papers analyze the spatiotemporal variability of microbial water quality, selection of predictors of the spatiotemporal variations, the role of bottom sediments and biofilms, correlations between concentrations of indicator and pathogenic organisms and the role for risk assessment techniques, use of molecular markers, subsurface microbial transport as related to microbial water quality, antibiotic resistance, real‐time monitoring and nowcasting, watershed scale modeling, and monitoring design. Both authors and editors represent international experience in the field. The findings underscore the challenges of observing and understanding microbial water quality; they also suggest promising research directions for improving the knowledge base needed to protect and improve our water sources. Core Ideas Environmental factors are known to control microbial water quality in natural systems. This collection of papers presents a panoramic view of microbial water quality research. With this special section, the editors hope to stimulate interdisciplinary efforts in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».