Pathogenic Bacteria In Aquatic Ecosystems: Threats And Mitigation Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Aquatic ecosystems play a crucial role in human health and the environment, yet they are increasingly threatened by pathogenic bacteria originating from sewage, agricultural runoff, and other sources. These waterborne pathogens pose significant public health risks, causing diseases such as cholera, dysentery, and typhoid fever, and contribute to millions of illnesses and deaths annually worldwide (World Health Organization [WHO], 2014). Factors like inadequate sanitation infrastructure in developing regions, climate change-driven shifts in pathogen distribution, and the spread of antibiotic-resistant bacteria exacerbate the challenges (Fenwick, 2006; Martínez-Urtaza et al., 2023; Larsson & Flach, 2022). This paper reviews the types and sources of pathogenic bacteria found in freshwater and marine environments, the threats they pose to human populations and aquatic life, and current mitigation approaches. Key bacterial pathogens – including Vibrio cholerae, pathogenic Escherichia coli, Salmonella, and Shigella – are discussed alongside their transmission routes and health impacts. The analysis highlights emerging concerns such as climate-related increases in Vibrio infections and the role of microplastics as vectors for pathogens and antibiotic resistance genes. Mitigation strategies are examined, ranging from improved water treatment and sanitation systems to nature-based solutions like wetland filtration and better watershed management. An integrated approach combining infrastructure development, ecosystem conservation, public health interventions, and policy enforcement is essential to reduce the burden of waterborne diseases. Ensuring access to safe water and implementing effective control measures can protect public health and preserve aquatic ecosystem integrity for future generations.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».