Predicting airborne coronavirus inactivation by far-UVC in populated rooms using a high-fidelity coupled radiation-CFD model
Notice bibliographique
Résumé
There are increased risks of contracting COVID-19 in hospitals and long-term care facilities, particularly for vulnerable groups. In these environments aerosolised coronavirus released through breathing increases the chance of spreading the disease. To reduce aerosol transmissions, the use of low dose far-UVC lighting to disinfect in-room air has been proposed. Unlike typical UVC, which has been used to kill microorganisms for decades but is carcinogenic and cataractogenic, recent evidence has shown that far-UVC is safe to use around humans. A high-fidelity, fully-coupled radiation transport and fluid dynamics model has been developed to quantify disinfection rates within a typical ventilated room. The model shows that disinfection rates are increased by a further 50-85% when using far-UVC within currently recommended exposure levels compared to the room's ventilation alone. With these magnitudes of reduction, far-UVC lighting could be employed to mitigate SARS-CoV-2 transmission before the onset of future waves, or the start of winter when risks of infection are higher. This is particularly significant in poorly-ventilated spaces where other means of reduction are not practical, in addition social distancing can be reduced without increasing the risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».