From bench to beach: Assessing the reliability of community-based qPCR monitoring for recreational water quality
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative polymerase chain reaction (qPCR) is increasingly used in recreational water quality monitoring, yet the temporal variability of indicator concentrations as well as the breadth of locations and biological hazards to be monitored continues to present a challenge. Participatory approaches such as community-based monitoring (CBM) are valued in environmental research but the potential for the integration of DNA-based methods has yet to be realized. This study assessed the reliability of a decentralized, community-based qPCR monitoring program for fecal indicator bacteria, Enterococcus spp., in recreational waters. Non-expert community partners were responsible for DNA extraction and qPCR analysis of samples at a satellite laboratory; training, protocols, and materials were provided and standardized by our research team. Comparison of community partner results to those from duplicate samples analyzed by our research team following U.S. EPA Method 1611 revealed a high level of reliability, with 72.8% of community partner results indicating the same beach management decision as Method 1611. Median coefficient of variation between community partner and Method 1611 results ranged from 7.07% to 10.29%. In this study, we demonstrate the ability of non-expert community partners to independently carry out protocols and to generate reliable qPCR monitoring data for water quality indicators and the strong relationship between the results of this community-based approach and gold standard methods. As the employment of DNA-based testing expands, incorporation of these techniques into a CBM framework presents a means to advance and expand traditional monitoring and research approaches by increasing capacity, addressing gaps, fostering greater inclusivity and community engagement in monitoring and management, and improving the accessibility of environmental research.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».