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Enregistrement W2981961927 · doi:10.47339/ephj.2019.39

A comparison of Escherichia coli data collected in False Creek by Metro Vancouver and Fraser Riverkeeper

2019· article· en· W2981961927 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Anastasia Wilcott, Environmental Health BCIT School of Health Sciences, Helen Heacock, Lorraine McIntyre

Notice bibliographique

RevueBCIT Environmental Public Health Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographySample (material)Fecal coliformEnvironmental scienceStatisticsHydrology (agriculture)Water qualityMathematicsBiologyEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: False Creek is a small inlet centered within Vancouver, British Columbia. Its long and narrow shape facilitates the build-up of contaminants and limits dilution of fresh water. The lack of flushing coupled with sources of fecal contamination results in high levels of Escherichia coli particularly in the summer months. High levels of E. coli in recreational water pose a health hazard to the public. Two organizations Metro Vancouver and Fraser Riverkeeper monitored E. coli levels in False Creek over the 2018 summer season. Methods: Data collected by Metro Vancouver and Fraser Riverkeeper over the 2018 summer season was collected and compared. The secondary data was analyzed from July 8, 2018 to September 29, 2018 from thirty-day geometric means. Each organization sampled on a weekly basis in False Creek, Metro Vancouver sampled from twelve locations and Fraser Riverkeeper sampled from seven locations. Both organizations used similar methodologies in the collection of data with both analyzing for microbiological enumerations of most probable number [MPN] of E. coli per 100/mL samples. All sample sites were divided into three locations representative of False Creek: West, Central and East. The data was then analyzed in terms of overall weekly samples by organization, locational weekly samples by organization and locational weekly samples overall. Results: The data was analyzed using an Aspin Welch Unequal Variance T-test to compare the overall weekly E. coli counts between the organization. Where p = 0.000 and power = 1.00. An Equal Variance T-test was used to compare the locational weekly E. coli counts from the West, Central and East regions of each organization. This yielded a p = 0.000 where power = 1.00. A Kruskal Wallis One-Way ANOVA was used to compare the locational weekly E. coli counts from the West, Central and East regions. This found p = 0.000 and power = 1.00. A MANOVA was used as a reiteration to compare the weekly E. coli counts at each location (West, Central and East) when collected by each organization. This confirmed the same p-value and power results from the three previous tests. Conclusions: There is a statistically significant difference between the two organizations. Not only in overall samples but there is a statistically significant difference between the two organizations when E. coli is amalgamated by location. When accounting for location only, the East region obtained statistically higher E. coli counts as the mean E. coli count for West was 90.8, Central was 248 and East was 1040.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,259 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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