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Enregistrement W3119222905 · doi:10.2166/wqrj.2020.025

Role of wastewater treatment in COVID-19 control

2021· article· en· W3119222905 sur OpenAlexaff
Chao Chen, Keith Hayward, Stuart J. Khan, Banu Örmeci, Sudhir Pillay, Joan B. Rose, Joseph V. Thanikal, Tong Zhang

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicTask (project management)Control (management)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Task force2019-20 coronavirus outbreakRelation (database)BusinessEngineering ethicsRisk analysis (engineering)Knowledge managementEnvironmental planningEngineeringComputer sciencePolitical scienceMedicineEnvironmental scienceSystems engineeringVirologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The International Water Association (IWA) initiated a Task Force in April 2020 to serve as a leadership team within IWA whose role is to keep abreast and communicate the emerging science, technology, and applications for understanding the impact and the ability to respond to the COVID-19 pandemic and specifically designed for water professionals and industries. Expertise was nominated across the world with the purpose of collectively providing the water sector with knowledge products for the guidance on the control of COVID-19 and other viruses. This review paper developed by a working group of the IWA Task Force focuses on the control of COVID-19. The purpose of this review paper is to provide an understanding of existing knowledge with regards to COVID-19 and provide the necessary guidance of risk mitigation based on currently available knowledge of viruses in wastewater. This review paper considered various scenarios for both the developed world and the developing world and provided recommendations for managing risk. The review paper serves to pool the knowledge with regards to the pandemic and in relation to other viruses. The IWA Task Team envisage that this review paper provides the necessary guidance to the global response to the ongoing pandemic.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,253 · 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.

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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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