Challenge of Liquid Stressed Protective Materials and Environmental Persistence of Ebola Virus
Notice bibliographique
Résumé
After the largest Ebola virus outbreak in history, experts have attempted to answer how the Zaire ebolavirus species emerged in West Africa and caused chains of human-to-human transmission. The widespread and untimely infection of Health Care Workers (HCW) in the affected countries accelerated spread of the virus within the community. Among the reasons attributed to this trend, it must be considered that HCW were exposed to the virus in their occupational environment. The contribution of environmental conditions to the spread of Ebola in West Africa was examined by investigating the effect of temperature/humidity on the virus's environmental persistence and by modeling if saturation (liquid stress) allows for penetration of Ebola virus through personal protective equipment (PPE). Ebola-Makona virus persisted on PPE and materials found in outbreak settings for less than 72 hours at 27 °C and 80% relative humidity (RH). A difference in virus penetration was observed between dry (5%, 1/21 tests) and saturated (33%, 7/21 tests) samples of PPE. Infectious virus particles penetrated through saturated coupons of Tyvek Micro Clean, Tychem QC, whole surgical masks and N95 respirators. These findings suggest inclusion of saturation or similar liquid stress simulation in protective equipment testing standards.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».