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Enregistrement W3209424021 · doi:10.1128/spectrum.00179-21

Surface Water Intrusion, Land Use Impacts, and Bacterial Community Composition in Shallow Groundwater Wells Supplying Potable Water in Sparsely Populated Areas of a Boreal Region

2021· article· en· W3209424021 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin J. Lyons, Anna-Maria Hokajärvi, Jenni Ikonen, Ari Kauppinen, Ilkka T. Miettinen, Tarja Pitkänen, Pekka M. Rossi, Katharina Kujala

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMaa- ja Vesitekniikan Tuki RyMaa- ja MetsätalousministeriÖAcademy of FinlandKAUTE-Säätiö
Mots-clésGroundwaterEnvironmental scienceWater qualitySurface waterAquiferMicrobial population biologyTurbidityIndicator bacteriaWater wellFecal coliformHydrology (agriculture)Environmental chemistryEcologyBiologyEnvironmental engineeringBacteriaGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standard physicochemical water quality analyses and microbial indicator analyses leave much of the (largely uncultured) complexity of groundwater microbial communities unexplored. This study combined these standard methods with additional analyses of stable water isotopes, bacterial community data, and environmental data about the surrounding areas to investigate the associations between physicochemical and microbial properties of 28 shallow groundwater wells in Finland. We detected impaired groundwater quality in some wells, identified potential land use impacts, and revealed indications of surface water intrusion which were negatively correlated with bacterial alpha diversity. The potential influence of surface water intrusion on groundwater wells and their bacterial communities is of particular interest and warrants further investigation because surface water intrusion has previously been linked to groundwater contamination, which is the primary cause of waterborne outbreaks in the Nordic region and one of the major causes in the United States and Canada.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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