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Enregistrement W4388125017 · doi:10.1021/acsestwater.3c00428

Comparison of <i>Legionella pneumophila</i> and <i>Pseudomonas fluorescens</i> Quantification Methods for Assessing UV LED Disinfection

2023· article· en· W4388125017 sur OpenAlexafffund
Jaser Lara de Larrea, Sean A. MacIsaac, Kyle D. Rauch, Amina K. Stoddart, Graham A. Gagnon

Notice bibliographique

RevueACS ES&T Water · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLegionella and Acanthamoeba research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPseudomonas fluorescensLegionella pneumophilaBiofilmUltravioletMicrobiologyLegionellaMaterials scienceChemistryBiologyOptoelectronicsBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide This study assesses the efficacy of ultraviolet light-emitting diodes (UV LEDs) for deactivating Legionella pneumophila (pure culture) and Pseudomonas fluorescens (pure culture and biofilms) on relevant drinking water distribution system surfaces (cast iron and stainless steel). UV LED treatment at 280 nm demonstrated superior performance compared to that at 365 nm, achieving a 4.8 log reduction value (LRV) for P. fluorescens pure cultures and, for biofilms, 4.02 LRV for stainless steel and 2.96 LRV for cast iron at 280 nm. Conversely, the results were less effective at 365 nm, with suspected photolytic reactions on cast iron. Quantification of L. pneumophila yielded varying results: 4 LRV using standard plate counts, 1.8 LRV with Legiolert, and 1 LRV with quantitative polymerase chain reaction at 280 nm, while the results were less than 1.5 LRV at 365 nm. This study provides insights into managing opportunistic pathogens and biofilms, emphasizing the need for improved quantification tools to better assess treatment efficacy.

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)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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