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Enregistrement W4296119390 · doi:10.1016/j.mtchem.2022.101146

Evaluation of the degradation of the graphene-polypropylene composites of masks in harsh working conditions

2022· article· en· W4296119390 sur OpenAlexaboutno aff
Brais González-Tobío, Pablo Ares, J. Gómez-Herrero, Félix Zamora

Notice bibliographique

RevueMaterials Today Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesMinisterio de Ciencia e InnovaciónFundación Banco Santander
Mots-clésGrapheneMaterials scienceRespiratorFace masksPolypropyleneComposite materialCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NanotechnologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent COVID-19 outbreak has led health authorities to recommend at least the use of surgical masks, most preferably respirators (FFP2 or KN95), to prevent the spread of the virus. Non-woven fabrics have been chosen as the best option to manufacture the face masks, due to their filtration efficiency, low cost, and versatility. Modifying the mask filters with graphene has been of great interest due to its potential use as antibacterial and virucidal properties. Indeed, some companies have commercialized face masks in which graphene is coated and/or embedded. However, the Canadian sanitary authorities advised against using the Shandong Shengquan New Materials Co. graphene masks because of the possibility of pulmonary damage produced by graphene inhalation. Thus, we have analyzed the stability of the graphene filter of these masks and compared it with two other commercially available graphene mask filters, evaluating the morphological and spectroscopical change of the fibers, as well as the particles released during the endurance tests. Our work introduces the necessary tools and methodology to evaluate the potential degradation of face masks under extreme working conditions. These methods complement the present standard tests ensuring the security of the new filters based on composites or nanomaterials.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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