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Enregistrement W4362460176 · doi:10.1111/1462-2920.16378

Microbe–sediment interactions in Great Lakes recreational waters: Implications for human health risk

2023· article· en· W4362460176 sur OpenAlexafffund
Danielle VanMensel, Subba Rao Chaganti, Ian G. Droppo, Christopher G. Weisener

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Microbiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Windsor
Mots-clésBiologySedimentWater qualityIndicator bacteriaBacteriaPlanktonWater columnEcologyEnvironmental scienceFecal coliform

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbial assessments of recreational water have traditionally focused on culturing or DNA-based approaches of the planktonic water column, omitting influence from microbe-sediment relationships. Sediment (bed and suspended) has been shown to often harbour levels of bacteria higher than the planktonic phase. The fate of suspended sediment (SS) bacteria is extensively related to transport dynamics (e.g., deposition) of the associated sediment/floc. When hydraulic energy allows, SS will settle, introducing new (potentially pathogenic) organisms to the bed. With turbulence, including waves, currents and swimmers, the risk of human ingestion is elevated due to resuspension of bed sediment and associated microbes. This research used multiplex nanofluidic reverse transcriptase quantitative PCR on RNA of bacteria associated with bed and SS to explore the active bacteria in freshwater shorelines. Bacterial genes of human health concern regarding recreational water use were targeted, such as faecal indicator bacteria (FIB), microbial source tracking genes and virulence factors from waterborne pathogens. Results indicate avian sources (i.e., gulls, geese) to be the largest nonpoint source of FIB associated with sediment in Great Lakes shorelines. This research introduces a novel approach to microbial water quality assessments and enhances our understanding of microbe-sediment dynamics and the quality of freshwater beaches.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,276 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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