HL7-Standard für semantische Interoperabilität: Was kommt nach HDF und SAEAF?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and its variants have rapidly spread worldwide, causing coronavirus disease (COVID-19) with numerous infected cases and millions of deaths. Therefore, developing approaches to fight against COVID-19 is currently the most priority goal of the scientific community. As a sustainable solution to stop the spread of the virus, a green dip-coating method is utilized in the current work to prepare antiviral Ag-based coatings to treat cotton and synthetic fabrics, which are the base materials used in personal protective equipment such as gloves and gowns. Characterization results indicate the successful deposition of silver (Ag) and stabilizers on the cotton and polypropylene fiber surface, forming Ag coatings. The deposition of Ag and stabilizers on cotton and etched polypropylene (EPP) fabrics is dissimilar due to fiber surface behavior. The obtained results of biological tests reveal the excellent antibacterial property of treated fabrics with large zones of bacterial inhibition. Importantly, these treated fabrics exhibit an exceptional antiviral activity toward human coronavirus OC43 (hCoV-OC43), whose infection could be eliminated up to 99.8% when it was brought in contact with these fabrics after only a few tens of minutes. Moreover, the biological activity of treated fabrics is well maintained after a long period of up to 40 days of post-treatment.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 découle