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Enregistrement W2149163057 · doi:10.7202/705124ar

Efficacité des méthodes d'adsorption-élution utilisant la poudre ou la laine de verre pour la concentration des virus dans les effluents de stations d'épuration

2005· article· fr· W2149163057 sur OpenAlexaff
B. Hugues, M. André, H Champsaur

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryMineralogyForestryPhysicsNuclear chemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pour rechercher les virus dans les eaux usées traitées, une nouvelle méthode d'adsorption-élution sur laine de verre a été appliquée comparativement à la méthode d'adsorption-élution sur poudre de verre. Lorsque la technique de concentration sur laine de verre est utilisée, c'est dans les 25 premiers ml de l'éluat que la majorité des virus poliomyélitique est retrouvé (89 à 94 %). La comparaison des méthodes de concentration des virus indigènes à partir d'échantillons d'effluents provenant de deux stations d'épuration biologique de la Côte d'Azur (Cagnes-sur-Mer et Nice), a mis en évidence la supériorité de cette nouvelle méthode : les taux de positivité ont été respectivement de 85 % vs 38 % pour l'effluent de Cagnes-sur-Mer et 100 % vs 44 % pour l'effluent de Nice. De même, les titres en virus indigènes après concentration ont varié de 0 à 250 NPPUC/l pour la méthode sur laine de verre contre 0 à 25,5 NPPUC/l pour la méthode sur poudre de verre. La différence constatée entre les méthodes est statistiquement significative après analyse de variance (p = 0,0119 pour l'effluent de Cagnes-sur-mer et p < 0,0001 pour l'effluent de Nice). De plus, la technique sur laine de verre ne nécessite ni l'abaissement du pH, ni le changement de la composition ionique de l'échantillon d'eau à analyser.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,163
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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