Assessing fecal pollution source in a Northern Michigan Lake using qPCR and a community-based monitoring framework
Notice bibliographique
Résumé
Implementing quantitative polymerase chain reaction (qPCR) within a community-based research framework expands the scope and scale of community-driven monitoring and research efforts. The increasing accessibility of qPCR technology and methodology has allowed the incorporation of community partners in numerous ways, ranging from sample collection to running qPCR tests. Here, we report on a community-driven study at Crystal Lake in Beulah, MI, in which qPCR was demonstrated to be a more valuable water testing technique than culture-based methods. Historically high levels of the enteric bacteria Escherichia coli in the inlet to Crystal Lake, Cold Creek, as measured by culture-based testing methods, spurred an interest in understanding more about fecal pollution and its source. In this study, we monitored 17 sites in Cold Creek and around Crystal Lake throughout the summers of 2020 and 2021 and used qPCR to assess levels of Enterococcus while source-tracking all samples for human, dog, and Canada goose fecal markers (HF183, DG3 and CG0F1-Bac, respectively). Replicate samples were sent for E. coli culture-based testing. Results showed high fecal contamination (E. coli and Enterococcus) and consistent HF183, DG3 and CG0F1-Bac-positive samples at specific sample sites. Varying degrees of relatedness were found between Enterococcus levels grouped by precipitation amount. Due to the nature of the sampling sites, we hypothesize that human fecal contamination is due to stormwater outflows and septic system influences and not direct human contact with the water. A Cohen's Kappa analysis between the Enterococcus qPCR test results and E. coli culture-based test results indicated a moderately positive relationship. The historical E. coli dataset, now accompanied by the Enterococcus, HF183, DG3 and CG0F1-Bac data, confirms consistent and elevated levels of fecal pollution in Cold Creek and Crystal Lake that is likely related to human sources with stormwater outflows being a contributor to this contamination.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».