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Enregistrement W4280528820 · doi:10.1149/10803.0003ecst

Study of Mask Fibers for Protection Against SARS-Cov-2 Via Luminescent Aerosolized Silicon Nanoparticles

2022· article· en· W4280528820 sur OpenAlexaff
Ayman Rezk, Juveiriah M. Ashraf, Wafa Alnaqbi, Sabina Abdul Hadi, Ghada Dushaq, Aisha Alhammadi, Tala El Kukhun, Ahmad Nusair, Munir H. Nayfeh, Ammar Nayfeh

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceLuminescenceFiltration (mathematics)NanotechnologyNanoparticleSiliconFilter (signal processing)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)AerosolizationScanning electron microscopeOptoelectronicsOpticsComposite materialComputer scienceMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the 2020-current COVID-19 pandemic, the importance of wearing a mask to reduce infection and spread is key. The mask works as filter for the different microorganisms. In this work the geometrical part of the filtration process of the N95 and surgical masks was studied using luminescent ultra-small silicon nanoparticles (Si-NPs) to represent the SARS-CoV-2 by spraying it on the mask using atomizer. Scanning electron microscopy (SEM), and optical microscope were used to check the mask. The obtained images show that the Si nanoparticles to are trapped by the PE fiber network, indicating its ability to filter SARS-CoV-2. This visualization using nanotechnology can help to further improve mask designs for better filtration.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,425

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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