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Enregistrement W7072124438

What is the Relationship Between Waterfowl Population and the MPN of a Zooâs Pond in Indiana

2015· article· en· W7072124438 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpus: Research & Creativity (Indiana University – Purdue University Fort Wayne) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaterfowlPopulationWater qualityGooseWetlandPopulation sizeWildlife
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MCMICHAEL, Kaitlin N., Geosciences, Indiana University-Purdue University Ft. Wayne (IPFW), Fort Wayne, IN 46805 and ISIORHO, K. Solomon, Geosciences, Indiana University - Purdue University Fort Wayne (IPFW), Fort Wayne, IN 46805-1499, mcmikn1110@gmail.com As part of my upper level environmental class, I chose to examine the impact of the increasing Canadian geese population on water quality. Within the last 40 years, Indiana has seen a substantial growth in its population of Canadian Geese. This rise in population may mean that a larger amount of fecal matter is being produced, and may be detrimental to the water quality and other pond inhabitants. To test this hypothesis, water samples were taken from a pond in a city zoo, in the Midwest where a substantial growth in goose population has been observed, and compared to a retention pond of roughly the same shape and size with a much lower waterfowl population. The water samples, for the zoo pond and the residential pond were tested using the most probable number test (MPN), and both samples were then tested for E. coli using eosin methylene blue (EMB) agar. The water from the pond in the zoo had a very high bacterial count (240/100ml) and tested positive for E. coli. The water from the residential pond with a substantially smaller waterfowl population had a very low bacteria count (43/100ml) and the E. coli test was negative. Although it is an ongoing project, the current results seem to point to the fact that larger populations of waterfowl may have a negative effect on the water quality of the ponds they frequent.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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
Publié2015
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Résumé présentoui

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