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Enregistrement W2001811610 · doi:10.1371/journal.pone.0059970

Airflow Dynamics of Human Jets: Sneezing and Breathing - Potential Sources of Infectious Aerosols

2013· article· en· W2001811610 sur OpenAlexaff
Julian W. Tang, André Nicolle, C. A. Klettner, Jovan Pantelic, Liangde Wang, Amin Bin Suhaimi, Ashlynn Y. L. Tan, Garrett W. X. Ong, Ruikun Su, Chandra Sekhar, David Cheong, Kwok Wai Tham

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensProvincial Laboratory of Public HealthAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésExhalationMedicineBreathingPhysicsNoseAnesthesiaAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural human exhalation flows such as coughing, sneezing and breathing can be considered as 'jet-like' airflows in the sense that they are produced from a single source in a single exhalation effort, with a relatively symmetrical, conical geometry. Although coughing and sneezing have garnered much attention as potential, explosive sources of infectious aerosols, these are relatively rare events during daily life, whereas breathing is necessary for life and is performed continuously. Real-time shadowgraph imaging was used to visualise and capture high-speed images of healthy volunteers sneezing and breathing (through the nose - nasally, and through the mouth - orally). Six volunteers, who were able to respond to the pepper sneeze stimulus, were recruited for the sneezing experiments (2 women: 27.5±6.36 years; 4 men: 29.25±10.53 years). The maximum visible distance over which the sneeze plumes (or puffs) travelled was 0.6 m, the maximum sneeze velocity derived from these measured distances was 4.5 m/s. The maximum 2-dimensional (2-D) area of dissemination of these sneezes was 0.2 m(2). The corresponding derived parameter, the maximum 2-D area expansion rate of these sneezes was 2 m(2)/s. For nasal breathing, the maximum propagation distance and derived velocity were 0.6 m and 1.4 m/s, respectively. The maximum 2-D area of dissemination and derived expansion rate were 0.11 m(2) and 0.16 m(2)/s, respectively. Similarly, for mouth breathing, the maximum propagation distance and derived velocity were 0.8 m and 1.3 m/s, respectively. The maximum 2-D area of dissemination and derived expansion rate were 0.18 m(2) and 0.17 m(2)/s, respectively. Surprisingly, a comparison of the maximum exit velocities of sneezing reported here with those obtained from coughing (published previously) demonstrated that they are relatively similar, and not extremely high. This is in contrast with some earlier estimates of sneeze velocities, and some reasons for this difference are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations300
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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