Pathogen Intrusion in Distribution Systems: Model to Assess the Potential Health Risks
Notice bibliographique
Résumé
A model for estimating the probability of infection from intrusion events associated with low/negative pressure occurrences in distribution system is presented. The modeling approach, based on the principle of quantitative microbial risk assessment, predicts infection rates as a function of several parameters: the orifice equation (for calculation of intrusion flow rate), the external contaminant concentration, the starting time, the duration of low/negative pressures, the location and extent of intrusion area, the hydraulic and operational conditions in the distribution system, consumption events at fixed-times and dose-response information for specific microorganisms. The approach combines the use of a probabilistic model to determine the possible range of contaminant mass rates that could be encountered and the use of a hydraulic model to determine population exposure to contaminated water once an intrusion event has taken place. Using a model distribution system (EPANET Example Network 2), the effects of intrusion event characteristics (starting time, duration, location, contaminant mass rate) on the probability for an healthy adult of being infected by Cryptosporidium from sewage contamination of the distribution system were investigated. Based on the current model assumptions, results show that the risk of infection may vary over several orders of magnitude depending upon where the water is consumed and the intrusion event characteristics.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».