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Enregistrement W2922108651

Bioaérosols viraux dans les usines de traitement des eaux usées : détection moléculaire et métagénomique

2016· article· fr· W2922108651 sur OpenAlexfundno aff
Evelyne Brisebois

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
Mots-clésPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les travailleurs des centres de traitement des eaux usées sont souvent atteints de maladies reliées à l’exposition virale telles que le rhume, la grippe et les infections gastro-intestinales. Dans la littérature, plusieurs études ont caractérisé les bactéries présentes dans les eaux usées ainsi que les bactéries dans les aérosols de ces centres de traitement. Les virus dans les eaux usées ont aussi été dans la mire de certaines études. Cependant, malgré le fait que les maladies affectant les travailleurs soient majoritairement de cause virale et que certains virus pathogènes aient été démontrés pour être capables de se transmettre par l’air, seule une minime quantité d’études a décrit jusqu’à présent les aérosols viraux de ces environnements. Qu’en est-il des virus aérosolisés qui peuvent provoquer ces maladies chez les travailleurs? Auxquels virus potentiellement pathogènes les travailleurs sont-ils exposés chaque jour dans ces environnements de travail? Cette étude avait pour but d’échantillonner l’air de quatre centres de traitement des eaux usées à l’aide de différents échantillonneurs pour décrire la communauté virale dans les aérosols et, ultimement, d’identifier les virus aérosolisés qui peuvent mettre en danger la santé des travailleurs. Onze virus ont été sélectionnés en fonction de leur présence dans les eaux usées et quantifiés de manière spécifique par une technique de biologie moléculaire appelée qPCR. De plus, une étude métagénomique a été effectuée sur des échantillons d’air de très grands volumes dans l’une des usines à l’étude afin de caractériser les communautés virales totales présentes dans l’air des centres de traitement. Les échantillons d’air ont été pris à deux reprises dans chaque centre, une fois durant la saison d’été et une fois durant la saison d’hiver afin de déterminer l’effet de la température de l’eau sur le type de virus aérosolisés.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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