Disinfection and decontamination in the context of SARS‐CoV‐2‐specific data
Notice bibliographique
Résumé
Given the high transmissibility of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) as witnessed early in the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, concerns arose with the existing methods for virus disinfection and decontamination. The need for SARS-CoV-2-specific data stimulated considerable research in this regard. Overall, SARS-CoV-2 is practically and equally susceptible to approaches for disinfection and decontamination that have been previously found for other human or animal coronaviruses. The latter have included techniques utilizing temperature modulation, pH extremes, irradiation, and chemical treatments. These physicochemical methods are a necessary adjunct to other prevention strategies, given the environmental and patient surface ubiquity of the virus. Classic studies of disinfection have also allowed for extrapolation to the eradication of the virus on human mucosal surfaces by some chemical means. Despite considerable laboratory study, practical field assessments are generally lacking and need to be encouraged to confirm the correlation of interventions with viral eradication and infection prevention. Transparency in the constitution and use of any method or chemical is also essential to furthering practical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».