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Enregistrement W3045286140 · doi:10.1063/5.0034032

Analyzing the dominant SARS-CoV-2 transmission routes toward an <i>ab initio</i> disease spread model

2020· article· en· W3045286140 sur OpenAlexaff
Swetaprovo Chaudhuri, Saptarshi Basu, Abhishek Saha

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoDefence Research and Development OrganisationIndian Institute of Science
Mots-clésPhysicsAb initioTransmission (telecommunications)PopulationDilutionVirusMechanicsVirologyBiologyMedicineThermodynamicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifying the relative importance of the different transmission routes of the SARS-CoV-2 virus is an urgent research priority. To that end, the different transmission routes and their role in determining the evolution of the Covid-19 pandemic are analyzed in this work. The probability of infection caused by inhaling virus-laden droplets (initial ejection diameters between 0.5 µm and 750 µm, therefore including both airborne and ballistic droplets) and the corresponding desiccated nuclei that mostly encapsulate the virions post droplet evaporation are individually calculated. At typical, air-conditioned yet quiescent indoor space, for average viral loading, cough droplets of initial diameter between 10 µm and 50 µm are found to have the highest infection probability. However, by the time they are inhaled, the diameters reduce to about 1/6th of their initial diameters. While the initially near unity infection probability due to droplets rapidly decays within the first 25 s, the small yet persistent infection probability of desiccated nuclei decays appreciably only by O(1000s), assuming that the virus sustains equally well within the dried droplet nuclei as in the droplets. Combined with molecular collision theory adapted to calculate the frequency of contact between the susceptible population and the droplet/nuclei cloud, infection rate constants are derived ab initio, leading to a susceptible-exposed-infectious-recovered-deceased model applicable for any respiratory event–vector combination. The viral load, minimum infectious dose, sensitivity of the virus half-life to the phase of its vector, and dilution of the respiratory jet/puff by the entraining air are shown to mechanistically determine specific physical modes of transmission and variation in the basic reproduction number R0 from first-principles calculations.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations63
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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