Global microbial water quality data and predictive analytics: Key to health and meeting SDG 6
Notice bibliographique
Résumé
Microbial water quality is an integral to water security and is directly linked to human health, food safety, and ecosystem services. However, specifically pathogen data and even faecal indicator data (e.g., E . coli ), are sparse and scattered, and their availability in different water bodies (e.g., groundwater) and in different socio-economic contexts (e.g., low- and middle-income countries) are inequitable. There is an urgent need to assess and collate microbial data across the world to evaluate the global state of ambient water quality, water treatment, and health risk, as time is running out to meet Sustainable Development Goal (SDG) 6 by 2030. The overall goal of this paper is to illustrate the need and advocate for building a robust and useful microbial water quality database and consortium worldwide that will help achieve SDG 6. We summarize available data and existing databases on microbial water quality, discuss methods for producing new data on microbial water quality, and identify models and analytical tools that utilize microbial data to support decision making. This review identified global datasets (7 databases), and regional datasets for Africa (3 databases), Australia/New Zealand (6 databases), Asia (3 databases), Europe (7 databases), North America (12 databases) and South America (1 database). Data are missing for low- and middle-income countries. Increased laboratory capacity (due to COVID-19 pandemic) and molecular tools can identify potential pollution sources and monitor directly for pathogens. Models and analytical tools can support microbial water quality assessment by making geospatial and temporal inferences where data are lacking. A genomics, information technology (IT), and data revolution is upon us and presents unprecedented opportunities to develop software and devices for real-time logging, automated analysis, standardization, and modelling of microbial data to strengthen knowledge of global water quality. These opportunities should be leveraged for achieving SDG 6 around the world.
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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 | 0,023 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».