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Enregistrement W3167216532 · doi:10.1177/11786302211014400

Assessment of Decontamination and Reuse of Disposable Filter Funnels Used in Microbiological Water Quality Tests

2021· article· en· W3167216532 sur OpenAlexafffund
Camille Zimmer, Alexandra Cassivi, Célia Ceolin Baía, Elizabeth Tilley, Robert Bain, Richard B. Johnston, Caetano C. Dorea

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Insights · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUNICEFWorld Health Organization
Mots-clésHuman decontaminationEnvironmental scienceReuseWater qualityQuality assessmentWaste managementToxicologyEngineeringEvaluation methodsReliability engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

into nationally-representative household surveys such as the Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS). However, plastic waste generated during such water quality testing programs, mostly through the use of pre-sterilized disposable materials, is non-negligible. The objective of this study was to evaluate several re-use protocols for disposable filter funnels used by the MICS water quality test kits. Decontamination and re-use protocols were assessed in centralized laboratory and decentralized field settings and neither yielded positive results. Re-use of 100 mL sterile funnels decontaminated with an alcohol wipe resulted in a higher incidence of false positive results (i.e., positive contamination when processing sterile water), both in the laboratory and field; therefore, a higher proportion of positives tests can be expected if these components are re-used. Further improvements to the decontamination technique and training are needed before material re-use can be reliably adopted. Autoclaving the funnels for re-use is feasible, provided that there is capacity to re-package and distribute funnels in a sterile manner.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,302 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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