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Enregistrement W3207281178 · doi:10.1128/spectrum.00537-21

Robust Evaluation of Ultraviolet-C Sensitivity for SARS-CoV-2 and Surrogate Coronaviruses

2021· article· en· W3207281178 sur OpenAlexafffund
Scott Joseph Boegel, Merheb Gabriel, Michael Sasges, Brian Petri, Michael R. D’Agostino, A Zhang, Jann C. Ang, Matthew S. Miller, Solène M. Meunier, Marc G. Aucoin

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreTrojan Technologies (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsGovernment of Canada
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakPandemicEnvironmental scienceWastewaterBetacoronavirusUltravioletCoronavirusCoronavirus InfectionsSensitivity (control systems)Environmental healthMedicineVirologyEnvironmental engineeringOutbreakMaterials scienceEngineeringPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disinfection of SARS-CoV-2 is of particular importance due to the global COVID-19 pandemic. UV-C irradiation is a compelling disinfection technique because it can be applied to surfaces, air, and water and is commonly used in drinking water and wastewater treatment facilities. UV inactivation depends on the dose received by an organism, regardless of the intensity of the light source or the optical properties of the medium in which it is suspended. The 254 nm irradiation sensitivity was accurately determined using benchmark methodology and a collimated beam apparatus for four coronaviruses (SARS-CoV-2, HCoV-229E, HCoV-OC43, and MHV), a surrogate indicator organism (T1UV), and a resistant recombinant virus (baculovirus vector). Considering the light distribution across the sample surface, the attenuation of light intensity with fluid depth, the optical absorbance of the fluid, and the sample uniformity due to mixing enable accurate measurement of the fundamental inactivation kinetics and UV sensitivity.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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