MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2981087435 · doi:10.13031/trans.13430

The Effectiveness of Air Ionization in Reducing Bioaerosols and Airborne PRRS Virus in a Ventilated Space

2019· article· en· W2981087435 sur OpenAlex
Amy La, Qiang Zhang, David B. Levin, Kevin M. Coombs

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTransactions of the ASABE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIndoor bioaerosolAerosolAirflowPorcine reproductive and respiratory syndrome virusVentilation (architecture)Environmental scienceParticle sizeBioaerosolEnvironmental engineeringParticle (ecology)Environmental chemistryChemistryMeteorologyVirusMedicineBiologyVirologyEcologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The presence of bioaerosols in swine production facilities affects the respiratory health of swine workers and pigs. Air ionization (AI) is an affordable technology for removing bioaerosols in the air. The purpose of this study was to assess the effect of AI on aerosols in a ventilated space in terms of reduction in aerosol concentration, changes in particle size distribution, and reduction of airborne Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome virus (PRRSV). Experiments were performed in a two-chamber system in which aerosols containing PRRSV were introduced. Tests were conducted for two ventilation rates of 34 and 136 m 3 h -1 and two aerosol generation rates of 14.8 and 33.0 mL h -1 . The aerosol concentration and size distribution were measured with an aerosol particle size spectrometer. The average reduction in geometric mean diameter of aerosols by AI treatment ranged from 8% to 53%, and reduction in aerosol concentration ranged from 68% to 96%. Ventilation rate was found to affect the efficiency of AI in reducing aerosol concentration; the removal efficiency decreased with increased ventilation rate. The removal efficiency of AI varied with particle size. Specifically, at the low airflow rate, the removal efficiency of AI increased sharply with particle size from 70% at 0.25 µm to 95% at 0.6 µm and reached 100% for particles larger than 6 µm. At the high airflow rate, the removal efficiency varied between 50% to 80% before reaching 100% removal for particles sizes of 7 to 9 µm. The average reduction in PRRSV concentration ranged from 68% to 96%, and the residual PRRSV remaining in the air after treatment ranged from 154 to 4593 viral genome copy number (VGCN) m -3 . Ozone generation by the AI system was not measured in this study, and it may be a concern due to the health risk to pigs and workers when using AI systems for removing bioaerosols. Keywords: Air ionization, Air quality, Bioaerosols, Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome Virus, Swine.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,163

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,235 · 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