Systematic review of predictive models of microbial water quality at freshwater recreational beaches
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring of fecal indicator bacteria at recreational waters is an important public health measure to minimize water-borne disease, however traditional culture methods for quantifying bacteria can take 18-24 hours to obtain a result. To support real-time notifications of water quality, models using environmental variables have been created to predict indicator bacteria levels on the day of sampling. We conducted a systematic review of predictive models of fecal indicator bacteria at freshwater recreational sites in temperate climates to identify and describe the existing approaches, trends, and their performance to inform beach water management policies. We conducted a comprehensive search strategy, including five databases and grey literature, screened abstracts for relevance, and extracted data using structured forms. Data were descriptively summarized. A total of 53 relevant studies were identified. Most studies (n = 44, 83%) were conducted in the United States and evaluated water quality using E. coli as fecal indicator bacteria (n = 46, 87%). Studies were primarily conducted in lakes (n = 40, 75%) compared to rivers (n = 13, 25%). The most commonly reported predictive model-building method was multiple linear regression (n = 37, 70%). Frequently used predictors in best-fitting models included rainfall (n = 39, 74%), turbidity (n = 31, 58%), wave height (n = 24, 45%), and wind speed and direction (n = 25, 47%, and n = 23, 43%, respectively). Of the 19 (36%) studies that measured accuracy, predictive models averaged an 81.0% accuracy, and all but one were more accurate than traditional methods. Limitations identifed by risk-of-bias assessment included not validating models (n = 21, 40%), limited reporting of whether modelling assumptions were met (n = 40, 75%), and lack of reporting on handling of missing data (n = 37, 70%). Additional research is warranted on the utility and accuracy of more advanced predictive modelling methods, such as Bayesian networks and artificial neural networks, which were investigated in comparatively fewer studies and creating risk of bias tools for non-medical predictive modelling.
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 | 0,018 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».