Region-Specific Associations between Environmental Factors and Escherichia coli in Freshwater Beaches in Toronto and Niagara Region, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Poor freshwater beach quality, measured by Escherichia coli (E. coli) levels, poses a risk of recreational water illness. This study linked environmental data to E. coli geometric means collected at 18 beaches in Toronto (2008–2019) and the Niagara Region (2011–2019) to examine the environmental predictors of E. coli. We developed region-specific models using mixed effects models to examine E. coli as a continuous variable and recommended thresholds of E. coli concentration (100 CFU/100 mL and 200 CFU/100 mL). Substantial clustering of E. coli values at the beach level was observed in Toronto, while minimal clustering was seen in Niagara, suggesting an important beach-specific effect in Toronto beaches. Air temperature and turbidity (measured directly or visually observed) were positively associated with E. coli in all models in both regions. In Toronto, waterfowl counts, rainfall, stream discharge and water temperature were positively associated with E. coli levels, while solar irradiance and water level were negatively associated. In Niagara, wave height and water level had a positive association with E. coli, while rainfall was negatively associated. The differences in regional models suggest the importance of a region-specific approach to addressing beach water quality. The results can guide beach monitoring and management practices, including predictive modelling.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».