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Enregistrement W6979918906

Antibiotic Resistance Testing and Enumeration of E. coli, Coliforms, and Salmonella in Canada Geese Feces Based on Natural Water Sources and Retention Ponds

2025· article· en· W6979918906 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOPUS - Open Portal to University Scholarship (Governors State University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant-derived Lignans Synthesis and Bioactivity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecesSalmonellaAntibiotic resistanceBacteriaAmpicillinAntibioticsEscherichia coliFecal coliform
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada Geese (Branta canadensis) are migrating birds. They can transmit antibiotic resistant bacteria when they are traveling. They do this by ingesting antibiotic resistant bacteria that is on the food they eat in one area, and then excrete some of it at the next place they travel to. Retention ponds have increased amounts of antibiotic-resistant bacteria that Canada geese can pick up if they stop there while migrating. Canada geese that land at a retention pond should have an increased amount of antibiotic resistance compared to landing at a natural water source. Their feces were tested in eight different areas to determine the amount of bacteria and antibiotic resistance present. Any Escherichia coli and Salmonella that inhabit and grow in the feces were counted. The natural water sources did not grow Salmonella, but E. coli was found in everything. The E. coli was then tested with five different antibiotics to see if E. coli is resistant, intermediate, or susceptible based on where it was found. The data then determined that Canada geese are more prone to ingesting ampicillin antibiotic resistant E. coli when they land at a retention pond versus near a natural water source.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,180 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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