Bioaerosols in the Barcelona subway system
Notice bibliographique
Résumé
Subway systems worldwide transport more than 100 million people daily; therefore, air quality on station platforms and inside trains is an important urban air pollution issue. We examined the microbiological composition and abundance in space and time of bioaerosols collected in the Barcelona subway system during a cold period. Quantitative PCR was used to quantify total bacteria, Aspergillus fumigatus, influenza A and B, and rhinoviruses. Multitag 454 pyrosequencing of the 16S rRNA gene was used to assess bacterial community composition and biodiversity. The results showed low bioaerosol concentrations regarding the targeted microorganisms, although the bacterial bioburden was rather high (104 bacteria/m3). Airborne bacterial communities presented a high degree of overlap among the different subway environments sampled (inside trains, platforms, and lobbies) and were dominated by a few widespread taxa, with Methylobacterium being the most abundant genus. Human-related microbiota in sequence dataset and ascribed to potentially pathogenic bacteria were found in low proportion (maximum values below 2% of sequence readings) and evenly detected. Hence, no important biological exposure marker was detected in any of the sampled environments. Overall, we found that commuters are not the main source of bioaerosols in the Barcelona subway system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».