Development of a Novel Test Method to Collect and Detect Axillary Odor within Textiles
Notice bibliographique
Résumé
A preliminary study to guide development of a new method to generate and detect axillary odor in vitro was based on the incubation of ‘fresh’ sweat solution on fabrics and compared to the in vivo wear trial method. Samples of cotton and polyester knit fabrics, untreated and antimicrobial-treated with polyhexamethylene biguanide (PHMB) or zinc pyrithione (ZP), were sewn into the axillary area of T-shirts worn during vigorous exercise or incubated with composite sweat solutions from exercise participants. A trained sensory panel used a 150 mm line scale to measure odor intensity of fabric samples following wear or incubation with sweat solution. Compared with the in vivo wear trial method, the in vitro method allowed a comparison of a greater number of fabrics in a single session and limited intrapersonal and interpersonal variability in human participant odor intensity. Despite some inconsistencies between the methods, the in vitro method has potential applications for screening and evaluating textiles in a controlled laboratory environment. The addition of a trained panel sensory evaluation of odor intensity to the assessment of antimicrobial efficacy was found to be beneficial for the evaluation of antimicrobial treatments designed to reduce malodor within clothing.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».