SARS-CoV-2 Ultraviolet Radiation Dose-Response Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Ultraviolet (UV) radiation in the wavelength range 200 nm ≤ λ ≤ 320 nm, which includes both the UV-C and UV-B portions of the spectrum, is known to be effective for inactivation of a wide range of microbial pathogens, including viruses. Previous research has indicated UV-C radiation to be effective for inactivation of severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV), the virus that caused an outbreak of SARS in 2003. Given the structural similarities of SARS-CoV and SARS-CoV-2, the cause of coronavirus disease 2019 (COVID-19), it is anticipated that UV radiation should be effective for inactivation of SARS-CoV-2 too. Recently published data support this assertion, but only for a narrow set of exposure and matrix conditions. Models based on genomic and other characteristics of viruses have been developed to provide predictions of viral inactivation responses to UV exposure at λ = 254 nm. The predictions of these models are consistent with reported measurements of viral inactivation, including for SARS-CoV-2. As such, current information indicates that UV-C irradiation should be effective for control of SARS-CoV-2, as well as for control of other coronaviruses; however, additional research is needed to quantify the effects of several important process variables, including the wavelength of radiation, the effects of relative humidity on airborne and surface-associated viruses, and the effects of the medium of exposure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».