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Enregistrement W3041196140 · doi:10.1136/vr.m2702

Aerosols in meat plants as possible cause of Covid‐19 spread

2020· article· en· W3041196140 sur OpenAlexaboutno aff
Alex Donaldson

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CitationSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Library science2019-20 coronavirus outbreakAnimal healthVeterinary medicineComputer scienceMedicineVirologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between March and June 2020, a series of outbreaks of coronavirus (SARS-CoV-2) occurred in meat factories extending from Europe to North America, including those in the USA, Canada, Germany, France, Spain and the UK. Many hundreds of workers were affected in an outbreak at Sioux Falls, South Dakota, USA, and at Tonnies, near Gütersloh, North Rhine-Westphalia, Germany, as well as near High River, Alberta, Canada. In a meat factory in Anglesey, Wales, more than 150 workers were affected. Various reasons have been proposed for the outbreaks, including the crowded working conditions, the cold working environment, workers not wearing masks properly or not at all, and the need for workers to talk loudly over the background noise of machinery. Most experts and commentators seem to be baffled and have spoken about the need for further investigations. While those factors may have been involved there are certain practices within such facilities which, I believe, should also be considered. Common to meat factories is the frequent washing down and brushing of floors and surfaces to maintain hygiene. Those procedures are very effective methods for generating large quantities of droplets and aerosols, especially when high-pressure hosing is employed.1 If the floor or surface is contaminated with coronavirus, perhaps unknowingly, by droplets from one or more infected workers, it is likely that aerosols of infectious particles will be dispersed into the atmosphere and would then pose a considerable risk of airborne virus infection for the workers in that environment. Within a chilled atmosphere workers could be at risk for relatively long periods as the virus will be more stable. The occurrence of a high incidence of infection in meat factories within a short period is, I believe, more likely to be the result of workers being infected from the same source simultaneously rather than by person-to-person transmission. In the latter case, the occurrence of cases would have been more protracted due to the five- to 14-day incubation period, instead of the sharp ‘spikes’ that were seen. This is not to say, of course, that both mechanisms did not occur. There might have been a series of introductions, followed by infection from the contaminated environment, followed by person-to-person transmission. There is a need to provide better protection from airborne virus for workers within meat factories Finally, workers could be screened frequently to reduce the likelihood of those with coronavirus entering the facilities.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,146 · 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.

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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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