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Abstract
utilisés dans la version originale de ce résumé n’a pas été possible en raison de limitations techniques. La version correcte de ce résumé peut être lue en PDF. Comme pour plusieurs municipalités au Canada, l’infrastructure hydrique de la grande région de Montréal est vieillissante et dégradée. Plusieurs égouts sont affectés par le problème des raccordements inversés qui se produit lorsque les égouts sanitaires sont branchés ou lorsqu’ils s’écoulent dans les égouts pluviaux, entraînant une contamination fécale des cours d’eau urbains. La forte densité d’animaux urbains, sauvages ou domestiques, tels que les ratons laveurs et les chiens, est aussi une source de contamination fécale. \nLes travaux, présentés dans ce mémoire, s’inscrivent dans un projet plus vaste et multidisciplinaire d’ingénierie et de modélisation hydrique du Centre de recherche, développement et validation des technologies et procédés de traitement des eaux (CREDEAU), un consortium de l'École Polytechnique de Montréal, l'Université de Montréal, l'École de Technologie Supérieure et l’Université McGill. Dans le cadre de ce projet, le laboratoire du professeur Richard Villemur a reçu la tâche de détecter, quantifier et caractériser l’origine et la source de la contamination fécale de cinq cours d’eau de la grande région de Montréal en utilisant les marqueurs génétiques spécifiques à l’humain, soit le marqueur Bacteroides HF183 et l’ADN mitochondrial. En parallèle, l’équipe de recherche de la professeure Sarah Dorner de l'École Polytechnique de Montréal a effectué les décomptes d’Escherichia coli et l’équipe du professeur Sébastien Sauvé de l’Université de Montréal a fait l’analyse de marqueurs chimiques. Les résultats présentés dans ce mémoire seront éventuellement intégrés à ceux du projet global de l'École Polytechnique de Montréal. Ils pourraient permettre de faire des recommandations aux municipalités pour définir leurs priorités en matière d’infrastructures. \nEn regard du projet, trois objectifs ont été ciblés. Le premier objectif était d’effectuer une analyse de corrélation entre le niveau de deux marqueurs génétiques de contamination fécale spécifiques à l’humain, soit l’ARN ribosomal 16s de Bacteroides HF183 associé à l’humain et l’ADN mitochondrial humain à partir des échantillons positifs. Il est scientifiquement reconnu que Bacteroides HF183 est un excellent marqueur de la contamination fécale humaine. Pour sa part, l’emploi de l’ADN mitochondrial est une approche plus récente et moins acceptée dans la littérature scientifique. La détection de la contamination fécale humaine avec Bacteroides HF183 a fait l’objet de plusieurs études et revues et a été identifiée comme étant un excellent marqueur de contamination humaine. En comparaison, l’ADN mitochondrial est une approche plus récente et moins acceptée dans la littérature scientifique. Établir une corrélation significative entre l’ADN mitochondrial et Bacteroides HF183 humain permettrait de fournir des éléments qui pourront démontrer que l’ADN mitochondrial est aussi efficace, voire complémentaire lors de la détection des sources de contamination fécale humaine. Avec le deuxième objectif, on cherchait à valider les outils de détection de la contamination fécale humaine. Il s’agit d’une étude de cas portant sur un ruisseau de la région de Montréal (ruisseau 1). On cherchait à déterminer l’origine probable de la contamination fécale humaine observée dans les différents échantillons prélevés le long du ruisseau. Finalement, le troisième objectif était de développer de nouveaux outils génétiques pour la détection de la contamination fécale. Des amorces pour la détection de l’ADN mitochondrial du raton laveur et d’une sonde TaqMan pour la quantification de l’ADN mitochondrial ont été conçues. \nÀ partir des échantillons positifs, nous avons réussi à établir une corrélation entre l’ADN mitochondrial humain et le marqueur Bacteroides HF183 ce qui démontre l’utilité de ces marqueurs dans la détection de la contamination fécale humaine. Une étude de cas sur un ruisseau a permis de déterminer que l’origine de la contamination provenait essentiellement de la source du ruisseau. Une contamination fécale humaine a aussi été détectée pour plusieurs stations échantillonnées mettant en évidence l’impact des raccordements inversés sur la qualité de l’eau. Finalement, les amorces développées ont permis de faire la détection de contamination fécale du raton laveur et la sonde TaqMan a permis de quantifier l’ADN mitochondrial humain.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".