Comparison of <i>Legionella pneumophila</i> and <i>Pseudomonas fluorescens</i> Quantification Methods for Assessing UV LED Disinfection
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».