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Enregistrement W2941566179 · doi:10.4236/aim.2019.94023

Evaluating Microbial Water Quality and Potential Sources of Fecal Contamination in the Musconetcong River Watershed in New Jersey, USA

2019· article· en· W2941566179 sur OpenAlex
Tsung-Ta David Hsu, Lee H. Lee, Alessandra Rossi, Ayuni Yussof, Nancy Lawler, Meiyin Wu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Microbiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Pennsylvania
Mots-clésFecal coliformWater qualityEnvironmental scienceWatershedContaminationIndicator bacteriaSource trackingTotal maximum daily loadHydrology (agriculture)FecesEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbial pathogens and indicators have contributed to major part of water quality degradation in the United States. Located in the northwestern New Jersey, the Musconetcong River has been included in the New Jersey Impaired Waters List or the 303(d) List due to high concentrations of fecal indicator bacteria. Hence, a Total Maximum Daily Load plan was established to address microbial water quality issues in the watershed. The objectives of this study were to assess the current status of microbial water quality and to determine potential sources of fecal contamination in the Musconetcong River Watershed using microbial source tracking techniques. Fifteen sampling events in total were carried out at nine sites throughout the Musconetcong River Watershed in August 2016, July and August 2017. E. coli enumeration was performed to determine the possible presence of fecal contaminations. Microbial source tracking techniques, specifically Canada goose, cow, deer, horse, and human-specific molecular markers, were used for real-time polymerase chain reaction (qPCR) analysis in order to identify and quantify potential sources of fecal contamination. The results indicated that E. coli was found present at all nine study sites. Two of the nine sites violated the New Jersey Surface Water Quality Standards in August 2016, while all of the nine sites exceeded the standards in both July and August 2017. Water temperature, dissolved oxygen (DO), and specific conductance at the study sites ranged from 13.5˚C to 25.3˚C, from 7.7 mg/L to 13.0 mg/L, and 278.5 μS/cm to 1335.0 μS/cm, respectively, at the time of sample collection. E. coli counts were found to be negatively correlated with temperature and specific conductance (p p < 0.05). Higher percentage of presence of human, Canada goose and deer markers were observed at all fifteen sampling events indicating human and wildlife were the two major sources of fecal contaminations in the Musconetcong River Watershed. The study suggested applying restoration measures to reduce fecal contaminations from anthropogenic and wildlife sources in order to improve microbial water quality of the Musconetcong River. However, more frequent and strategic sampling plan is recommended to supply more comprehensive data to aid in future planning of best management efforts on controlling fecal contaminations.

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.

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)0,002
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 enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,290 · 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