Campylobacter dans différents environnements aquatiques : quantification et génotypage afin de mieux évaluer les risques potentiels d’infection pour l’être humain
Bibliographic record
Abstract
Campylobacter est l’agent pathogène zoonotique responsable de la majorité des gastro-entérites d’origine bactérienne chez l’homme. Les produits de volaille représentent la principale source d’infection; toutefois, l’exposition peut également découler de contacts directs avec les animaux ou avec l’eau. Une forte variation saisonnière est présente dans les cas rapportés, qui n’est toujours pas élucidée : les eaux environnementales, sources d’infection connues, sont soupçonnées. Cette étude transversale a été réalisée dans la région Sud-Est du Québec (Canada) où Campylobacter fut quantifié et génotypé à partir de différentes sources d’eau (eaux de captage, récréatives et usées) et de cas cliniques afin d’évaluer les risques potentiels posé par l’eau environnementale. Différents essais PCR en temps réel furent appliqués à l’eau environnementale et comparés: 2 ont été sélectionnés pour leur spécificité et sensibilité de quantification. Les courbes standards ont été calibrées en utilisant la PCR digitale pour déterminer précisément les concentrations. Les isolats environnementaux et cliniques furent comparés génétiquement en utilisant le CGF (« comparative genomic fingerprinting »). Les eaux usées étaient plus contaminées que les eaux de captage et récréatives (3.9Log, 1.7Log et 1.0Log cellules/L en moyenne, respectivement). Six pour cent des isolats d’eaux environnementales étaient génétiquement similaires (100 % homologie) aux isolats cliniques. Les cas cliniques de campylobactériose d’été montraient des isolats avec davantage de similarités génétiques avec les isolats retrouvés dans l’eau environnementale comparativement aux autres saisons (p<0.01). Les faibles concentrations et similarités génétiques entre les isolats d’eau et cliniques suggèrent un risque de transmission possible, mais faible.
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 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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".