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Enregistrement W2963553063 · doi:10.5539/ijc.v11n2p86

Contamination Control in a Portable-Materials With Photochemical Process

2019· article· en· W2963553063 sur OpenAlexvenueno aff
Bruno Pereira de Oliveira, Kate Cristina Blanco, Vanderlei Salvador Bagnato

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLegionella and Acanthamoeba research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésChemistryContaminationContamination controlMicroorganismOzoneProcess (computing)Food spoilageEnvironmental chemistryProcess engineeringComputer scienceBacteriaOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contamination control area refers to the control / eliminated of the activities of microorganisms present in the materials or process. This technique to eliminated is major importance in this study are those that cause food spoilage and are infectious. The principal areas of interest in this study are health, aerospace and food industry because the materials utilized in the process charging the contamination; thus, to control these microorganisms, moist heat and chemicals are used. However, technological development has led to a problem with some portable-materials, as these techniques are not suitable in specific cases in which there may be material damage and health safety problems. To address these problems, the present research identified a new constructive experimental device that has a triple deck (UV, Ozone, and UV-Ozone). This configuration can sterilize material with photochemical process cannot be damaged. After this protocol was generated, flat plate materials were contaminated with E. coli and 3 different configuration protocols were applied. The results show a microbial reduction of approximately 99.999% after an exposure of 30 – 40 min with ozone/UV, 30 min with UV-only, and 20 min with ozone. This device has the ability to sterilize the materials.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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