Antibacterial/Antiviral Face Masks: Processing, Characteristics, Challenges, and Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
The face mask has become a part of our daily life after the emergence of SAR-CoV-2, commonly known as the novel coronavirus 2019 or, COVID-19 all over the world. On a day-to-day basis, previously the face mask has been used to filter airborne particles entering the body and affecting the respiratory system, especially by individuals in pollution-prone areas. But as the pathogens having severe acute respiratory disease-causing abilities emerge with the potential to create a pandemic, the necessity of virus/bacteria killing ability along with the filtration efficiency of the face mask has come into account. Existing ordinary face masks have filtration capacity only. Sometimes it cannot restrict particles and pathogens of nano or even micro-scale. Moreover, when it is disposed of after use, it can be a potential source of pathogen transmission. Therefore, the development of antiviral/antibacterial face masks is the need of the hour. This article focuses on the advancement of face mask processing methods, existing and promising antibacterial/antiviral agents, socio-economic sustainability, and challenges in achieving the goal of a green environment. Besides, various characteristics of the face mask like swelling and degradation properties, morphologies (SEM, FESEM), mechanical strength, antioxidant property, and antimicrobial activity are also revealed. Lastly, some future perspectives and directives are accordingly discussed with the hope that the grim of any future pandemic should not shroud us and make the world stalled again.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».