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Enregistrement W6987298849

Source tracking of escherichia coli in a freshwater lake in northwestern ontario (Boulevard Lake, Thunder Bay)

2013· dissertation· en· W6987298849 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEscherichia coliFecal coliformPopulationBacteroidesWater qualityFecesIndicator bacteriaBay
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Escherichia coli is regularly used as a fecal indicator bacteria (FIB) in recreational waters but its persistence in the environment brings its use into doubt. A secondary FIB known as Bacteroides has been under a lot of research lately. Because Bacteroides can be measured with quantitative PCR (qPCR) techniques easily, this makes it an effective FIB to detect fecal contamination. Boulevard Lake in Thunder Bay, Ontario experiences instances of elevated levels of E. coli throughout the summer seasons. For the 2011 season the Bacteroides 16S rDNA markers were monitored and compared with the E. coli population. As both of these FIB are found in feces, influxes of fecal contamination would see increases in both populations. The planktonic E. coli population densities exceeded the Canadian Recreational Water Quality Guidelines of 2.30 log CFU 100ml-1 two times throughout the summer season. These were measured at 2.86 and 2.38 log CFU 100 ml-1 on July 21, 2011 and September 2, 2011, respectively. The Bacteroides biomarkers did have any significant increases during these peak periods of E. coli with p > 0.05. This would suggest that the increased levels of E. coli may not have been due to fecal contaminants. Further investigations with a microbial source tracking approach will provide insights to the potential source(s) of E. coli in Boulevard Lake. For both 2010 and 2011, the planktonic E. coli population at Boulevard Lake was monitored.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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