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Enregistrement W4210628503 · doi:10.3389/frwa.2021.750673

Factors Associated With E. coli Levels in and Salmonella Contamination of Agricultural Water Differed Between North and South Florida Waterways

2022· article· en· W4210628503 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Water · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSalmonellaFecal coliformWater qualityIndicator bacteriaContaminationAgricultureColiform bacteriaEnvironmental scienceVeterinary medicineSampling (signal processing)BiologyEcologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The microbial quality of agricultural water is often assessed using fecal indicator bacteria (FIB) and physicochemical parameters. The presence, direction, and strength of associations between microbial and physicochemical parameters, and the presence of human pathogens in surface water vary across space (e.g., region) and time. This study was undertaken to understand these associations in two produce-growing regions in Florida, USA, and to examine the pathogen ecology in waterways used for produce production. The relationship between Salmonella presence, and microbial and physicochemical water quality; as well as weather and land use factors were evaluated. Water samples were collected from six sites in North Florida ( N = 72 samples) and eight sites in South Florida ( N = 96 samples) over 12 sampling months. Land use around each sampling site was characterized, and weather and water quality data were collected at each sampling. Salmonella , generic Escherichia coli , total coliform, and aerobic plate count bacteria populations were enumerated in each sample. Univariable and multivariable regression models were then developed to characterize associations between microbial water quality (i.e., E. coli levels and Salmonella presence), and water quality, weather, and land use factors separately for North and South Florida. The E. coli and total coliforms mean concentrations (log 10 MPN/100 mL) were 1.8 ± 0.6 and >3.0 ± 0.4 in North and 1.3 ± 0.6 and >3.3 ± 0.2 in South Florida waterways, respectively. While Salmonella was detected in 23.6% (17/72) of North Florida and 28.1% (27/96) of South Florida samples, the concentration ranged between <0.48 and 1.4 log 10 MPN/100 mL in North Florida, and <0.48 and 3.0 log 10 MPN/100 mL in South Florida. Regression analyses showed no evidence of a correlation between either log 10 total coliforms or E. coli levels, and if a sample was Salmonella -positive. The factors associated with Salmonella presence and log 10 E. coli levels in North Florida differed from those in South Florida; no factors retrained in multivariable regression models were the same for the North and South Florida models. The differences in associations between regions highlight the complexity of understanding pathogen ecology in freshwater environments and suggest substantial differences between intra-state regions in risk factors for Salmonella contamination of agricultural water.

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)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,350

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,170 · 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