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Enregistrement W4311680960 · doi:10.22215/etd/2022-15148

Wastewater Surveillance of SARS-CoV-2 at a Canadian University Campus and the Impact of Wastewater Characteristics on Viral RNA Detection.

2022· dissertation· en· W4311680960 sur OpenAlexafffundabout
Lena Bitter

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesMinistère de l’Environnement, de la Protection de la nature et des ParcsMinistry of Environment
Mots-clésWastewaterUltrafiltration (renal)Environmental scienceSanitary sewerResidenceSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Sewage treatmentSewageEnvironmental engineeringWaste managementEngineeringChromatographyChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because of the increased population\ndensity, high-risk behavior\nof young students, and lower vaccination rates, university campuses\nare considered hot spots for COVID-19 transmission. This study monitored\nthe SARS-CoV-2 RNA levels in the wastewater of a Canadian university\ncampus for a year to provide actionable information to safely manage\nCOVID-19 on campus. Wastewater samples were collected from the campus\nsewer and residence buildings to identify changes, peaks, and hotspots\nand search for associations with campus events, social gatherings,\nlong weekends, and holidays. Furthermore, the impact of wastewater\nparameters (total solids, volatile solids, temperature, pH, turbidity,\nand UV absorbance) on SARS-CoV-2 detection was investigated, and the\nefficiency of ultrafiltration and centrifugation concentration methods\nwere compared. RT-qPCR was used for detecting SARS-CoV-2 RNA. Wastewater\nsignals largely correlated positively with the clinically confirmed\nCOVID-19 cases on campus. Long weekends and holidays were often followed\nby increased viral signals, and the implementation of lockdowns quickly\ndecreased the case numbers. In spite of online teaching and restricted\naccess to campus, the university represented a microcosm of the city\nand mirrored the same trends. Results indicated that the centrifugation\nconcentration method was more sensitive for wastewater with high solids\ncontent and that the ultrafiltration concentration method was more\nsensitive for wastewater with low solids content. Wastewater characteristics\ncollected from the buildings and the campus sewer were different.\nStatistical analysis was performed to manifest the observations. Overall,\nwastewater surveillance provided actionable information and was also\nable to bring high-risk factors and events to the attention of decision-makers,\nenabling timely corrective measures.

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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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