Exhaled aerosols and saliva droplets measured in time and 3D space: Quantification of pathogens flow rate applied to SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 and its ever-emerging variants, are spread from host-to-host via expelled respiratory aerosols and saliva droplets. Knowing the number of virions which are exhaled by a person requires precise measurements of the size, count, velocity and trajectory of the virus-laden particles that are ejected directly from the mouth. These measurements are achieved in 3D, at 15000 images/second, and are applied when speaking, yelling, and coughing. In this study 33 events have been analysed by post-processing ~500000 images. Using these data, the flow rate of SARS-CoV-2 virions have been evaluated. At high concentrations, 10^7 virions/mL, it is found that 136 to 231 virions are ejected during a single cough, where the virion flow rate peak is capable of reaching 32 virions within a millisecond. This peak can reach tens of virions/ms when yelling, but reduced to only a few virions/ms when speaking. At medium concentrations, ~10^5 virions/mL, those results are hundreds of times lower. The total number of virions that are ejected when yelling at 110db, instead of speaking at 85db, increases by two to three fold. From the measured data analysed in this article, the flow rate of other diseases such as influenza, tuberculosis or measles, can also be estimated. As these data are openly accessible, they can be used by modellers for the simulation of saliva droplet transport and evaporation, allowing to further advance our understanding of airborne pathogen transmission.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».