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Enregistrement W4366599214 · doi:10.1038/s41598-023-33719-6

Human microbiome transfer in the built environment differs based on occupants, objects, and buildings

2023· article· en· W4366599214 sur OpenAlexaff
Andrew J. Hoisington, Christopher E. Stamper, Katherine L. Bates, Maggie A. Stanislawski, Michael C. Flux, Teodor T. Postolache, Christopher A. Lowry, Lisa A. Brenner

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensCanadian Institute for Military and Veteran Health Research
Organismes subventionnairesU.S. Air Force AcademyU.S. Air Force
Mots-clésMicrobiomeComputer scienceData scienceArchitectural engineeringBiologyBioinformaticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared to microbiomes on other skin sites, the bacterial microbiome of the human hand has been found to have greater variability across time. To increase understanding regarding the longitudinal transfer of the hand microbiome to objects in the built environment, and vice versa, 22 participants provided skin microbiome samples from their dominant hands, as well as from frequently and infrequently touched objects in their office environments. Additional longitudinal samples from home environments were obtained from a subset of 11 participants. We observed stability of the microbiomes of both the hand and built environments within the office and home settings; however, differences in the microbial communities were detected across the two built environments. Occupants' frequency of touching an object correlated to that object having a higher relative abundance of human microbes, yet the percent of shared microbes was variable by participants. Finally, objects that were horizontal surfaces in the built environment had higher microbial diversity as compared to objects and the occupants' hands. This study adds to the existing knowledge of microbiomes of the built environment, enables more detailed studies of indoor microbial transfer, and contributes to future models and building interventions to reduce negative outcomes and improve health and well-being.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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