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Enregistrement W2809863059 · doi:10.1080/10962247.2018.1492472

Fungal bioaerosols in biomethanization facilities

2018· article· en· W2809863059 sur OpenAlexafffund
Hamza Mbareche, Marc Veillette, Marie-Ève Dubuis, Bouchra Bakhiyi, Geneviève Marchand, Joseph Zayed, Jacques Lavoie, Guillaume J. Bilodeau, Caroline Duchaine

Notice bibliographique

RevueJournal of the Air & Waste Management Association · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensUniversité de MontréalCanadian Food Inspection AgencyInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
Mots-clésIndoor bioaerosolEnvironmental scienceWaste managementEnvironmental healthEngineeringEnvironmental engineeringEnvironmental chemistryChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomethanization is a new technology used for green-waste valorization where organic waste is biodegraded by microbial communities under anaerobic conditions. The main product of this type of anaerobic digestion is a biogas used as an energy source. Moving and handling organic waste may lead to the emission of high concentrations of bioaerosols. High exposure levels are associated with adverse health effects amongst green environment workers. Fungal spores are suspected to play a role in many respiratory illnesses. There is a paucity of information related to the detailed fungal diversity in biomethanization facilities. The aim of this study was to provide an in-depth description of fungal bioaerosols in biomethanization work environments using a next-generation sequencing approach combined with real-time polymerase chain reaction (PCR). Two biomethanization facilities treating different wastes were visited during the sampling campaign (n = 16). Quantification of Penicillium/Aspergillus and Aspergillus fumigatus revealed a greater exposure risk during summer for both facilities visited. Concentrations of Penicillium and Aspergillus were similar in all work areas in both biomethanization facilities. Taxonomy analyses showed that the type of waste treated affects the fungal diversity of aerosols emitted. Although eight classes were evenly distributed in all samples, Eurotiomycetes were more dominant in the first facility and Agaricomycetes were dominant in the second one. A large diversity profile was observed in bioaerosols from both facilities showing the presence of pathogenic fungi. The following fungi detected are known allergens and/or are opportunistic pathogens: Aspergillus, Malassezia, Emericella, Fusarium, Acremonium, and Candida. Daily exposure to these fungi may put workers at risk. The information from this study can be used as a reference for minimizing occupational exposure in future biomethanization facilities. Implications: Biomethanization is a new technology used for green-waste valorization where organic waste is biodegraded by microbial communities. Effective waste management is increasingly recognized as a strategic approach for achieving newly created regulations concerning the disposal of organic residues; therefore, an expansion of facilities is expected. Workers' exposure to diverse fungal communities is certain, as fungi are ubiquitous and necessary in organic matter decomposition. Monitoring this occupational exposure is important in order to prevent workers' health problems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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