Automation of on-site microbial water quality monitoring from source to tap: Challenges and perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring the provision of safe drinking water necessitates thorough monitoring of microbial water quality. While traditional culture-based enumeration of bacterial indicators has served as the gold standard in compliance monitoring since the late 19th century, recent advancements in microbial sensor technology, driven by automation and digitalization, are revolutionizing on-site monitoring capabilities. These innovations offer unparalleled potential for automated, high temporal frequency monitoring with remote, real-time data transmission. With regulatory frameworks increasingly favouring risk-based approaches to microbial risk management throughout the drinking water supply chain, we are witnessing a paradigm shift towards the adoption of microbial sensors. This review offers a comprehensive examination of the latest developments and accomplishments in automated on-site monitoring of microbial water quality. Beginning with an elucidation of key terminology and an overview of available sensor technologies, we explore how these cutting-edge tools can enhance our understanding of microbial dynamics in the sourcing, treatment, and distribution of drinking water, and how this knowledge can be translated into operational management. Despite the promise of microbial sensors, significant challenges remain. Drawing from insights gathered from an international online survey targeting drinking water utilities, we discuss the analytical, economic, and legal barriers that must be overcome for the implementation of automated on-site monitoring of microbial water quality. This review serves as a vital resource for researchers, utilities, and policymakers operating in water microbiology and sensor technology. While it is addressing drinking water more specifically, the presented concepts and tools can be extrapolated to recreational waters or wastewater management, with the shared goal to ensure sustainable management of water resources and protection of public health.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».