Bioaerosol standoff detection and correlation assessment with concentration and viability point sensors
Notice bibliographique
Résumé
A standoff bioaerosol sensor based on intensified range-gated spectrometric detection of Laser Induced Fluorescence was used to spectrally characterize bioaerosol simulants during in-chamber and open-air releases at Suffield, Canada, in August 2008 from a standoff position. In total, 42 in-chamber <i>Bacillus atrophaeus</i> (formerly <i>Bacillus subtilis </i>var globigii; BG) cloud and 27 open-air releases of either BG, <i>Pantoea agglomerans</i> (formerly<i> Erwinia herbicola</i>; EH), MS2 and ovalbumin (OV) were generated. The clouds were refereed by different point sensors including Aerodynamic Particle Sizer (APS) and slit or impingers samplers. The APS monitored the particle size distribution and concentration and the samplers characterized the viable portion of the cloud. The extracted spectral signatures show robustness to different degree. The correlation assessment showed good results in most cases where the LIF signal to noise ratio was significant. The sensor 4σ sensitivity was evaluated to 1 300, 600, 100 and 30 ppl for BG, OV, MS2 and EH respectively. Correlation results are presented by plotting the SINBAHD metric versus the corresponding particle concentration, in which case, the obtained slope is proportional to the material fluorescence cross-section. The different acquired signal is hence compared in terms of their fluorescence cross-section additionally to their spectral characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».