The Effect of Dust Storm on the Microbial Quality of Ambient Air in Sanandaj: A City Located in the West of Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: The presence of pathogenic microorganisms in the dust storm can cause diseases such as Asthma, Pneumonia, and respiratory infections. The aim of this study was to determine the relationship between air-borne particles with airborne microorganisms in normal and dusty days in Sanandaj, a city located in the west of Iran. MATERIALS & METHODS: Air sampling was conducted during the normal and dusty days through Andersen single-stage impactor (28.3 L/min) for 2.5 min. Air particles concentration (PM10) was measured daily and microbial sampling was also conducted on every six days and on the dusty days. Finally, the data was analyzed by SPSS-16 (ANOVA and paired T-tests). RESULTS: The concentration of airborne microorganisms (bacteria and fungi) was increased by an increase of the airborne particles. Particles concentration in May, June and July (twice per month) was more than of the standard value. The predominant species of bacteria and fungi during the occurrence of Dust storm was Bacillus spp. (56.2% of total bacteria) and Mycosporium spp. (28.6% of total fungi), respectively. DISCUSSION AND CONCLUSION: The results showed that the number of airborne microorganisms (bacteria and fungi) increased during the dust storm. Therefore, the microorganisms in the dust storm can cause biological harmful effects on human health.
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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 | 0,025 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».