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Enregistrement W3211067948 · doi:10.3390/su132111968

Propagation of Mouth-Generated Aerosols in a Modularly Constructed Hospital Room

2021· article· en· W3211067948 sur OpenAlexafffund
M. L. Suleiman, Ahmed Elshaer, A. H. M. Muntasir Billah, Mohammed Bassuony

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensNOSM UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésModular designFlexibility (engineering)Ventilation (architecture)EnclosureTransient (computer programming)Environmental scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AerosolComputational fluid dynamicsInletComputer scienceAir conditioningCivil engineeringSimulationEngineeringMechanical engineeringAerospace engineeringMeteorologyMedicinePhysicsTelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modular construction methods have been widely used in the civil engineering industry due to ease of assembly, the convenience of design, and allowing for flexibility in placement while making the construction more sustainable. With the increasing number of COVID-19 cases, the capacity of the hospital is decreasing as more intensive care units (ICU) are allocated to COVID-19 cases. This limited capacity can be addressed by using modular construction to provide field hospitals. This paper adopts transient Lagrangian computational fluid dynamics simulations to investigate the importance of having an appropriate ventilation system in place to ensure sustainable infection control against airborne viruses and pathogens within a modular room. The performance of having a ventilation system using 10, 20, and 40 air changes per hour (ACH) was examined. In addition, different room configurations were also compared to provide useful guidelines for air conditioning units placement. It was determined that as the ACH rate increases while maintaining a direct flow field between the inlet and outlet, the rate of aerosol removal increases. Furthermore, the flowfield in which can be controlled by the placement of the inlet and outlet can impact the removal of aerosols, as it dictates how far the droplets travel before being removed from the enclosure.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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