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Enregistrement W3041683026 · doi:10.1080/02786826.2020.1790495

Ozone treatment in a wind tunnel for the reduction of airborne viruses in swine buildings

2020· article· en· W3041683026 sur OpenAlexaff
Jonathan M. Vyskocil, Nathalie Turgeon, Jean-Gabriel Turgeon, Caroline Duchaine

Notice bibliographique

RevueAerosol Science and Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversité LavalCentre de Développement du Porc du QuébecInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOzoneIndoor bioaerosolEnvironmental scienceRelative humidityWind tunnelBioaerosolEnvironmental chemistryAerosolEnvironmental engineeringChemistryMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ozone is effective against bacteria and viruses although its influence over bioaerosols is understudied and could be useful particularly in agricultural buildings such as swine confinement buildings. Ozone treatment of air within ventilation plenum could be applied for biosecurity purposes during the quarantine of incoming animals. In this study, a bacteriophage (PhiX174) was used as a surrogate for eukaryotic viruses in nebulization experiments inside a wind tunnel to study the factors that affect ozone’s efficacy to reduce the virus. A tunnel system was installed in the workshop of a swine building with controlled relative humidity (40% and 80%), ozone concentration (0, 0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5, and 1.8 ppm), and exposure time (up to approximately 6 min) of PhiX174 nebulized. Although there was no effect of ozone on phage genomes, culturable phages were inactivated. There was a reduction of PhiX174 infectious ratios with increasing ozone concentrations and stronger effects of ozone observed at 80% relative humidity. The data suggests the potential success of a wind tunnel and ozone air treatment to control infectious viruses emitted from swine barns or quarantine buildings.Copyright © 2020 American Association for Aerosol Research

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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