Influence de la densité animale sur la concentration des coliformes fécaux dans les cours d’eau du Québec méridional, Canada
Bibliographic record
Abstract
La contamination bactériologique des eaux de surface en milieu agricole préoccupe les intervenants des secteurs agricole et de la santé publique au Canada. Afin de connaître l’influence de l’agriculture sur cette contamination, un suivi des coliformes fécaux (CF) a été réalisé dans 16 cours d’eau au Québec méridional. Ces cours d’eau drainent des sous-bassins versants de 15 à 100 km 2 qui comportent une large gamme de densité animale (10 à 520 unités animales•km- 2 ) et supportent une agriculture surtout intensive. Le suivi des CF aux deux semaines pendant trois ans a montré que leur concentration dans les cours d’eau augmente avec la densité animale dans les sous-bassins versants. Des relations développées par régression permettent d’évaluer l’influence des élevages d’animaux et des humains sur les CF mesurés dans les cours d’eau de sous-bassins versants comparables. L’étude a aussi montré l’influence des sources de CF en amont immédiat des stations d’échantillonnage. Ces sources de contamination contribuent à augmenter les valeurs médianes de CF de 3 à 20 fois en saison estivale (mai à octobre) et jusqu’à plus de 100 fois en saison hivernale (novembre à avril). Les relations présentées constituent des outils d’aide à la gestion du risque de contamination bactériologique. Ces outils comportent toutefois plusieurs limites à l’heure actuelle. Ils pourraient être améliorés et complétés en prenant en compte d’autres paramètres.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".