Role of Nanoparticles in COVID-19 Management
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 epidemic has globally influenced every significant facet of our societies.SARSCov-2 can withstand severe environmental conditions for up to 72 hours, which may be a factor in the virus's quick dissemination.As a result, efficient containment measures like sanitization, therapy, and vaccination are essential.An alternative to stop the COVID-19 virus from spreading is nanotechnology, especially in high-risk settings like public spaces and healthcare facilities.Nanoparticles can be obtained from metals as well as from plants.The phytochemical metabolites embodying extracts function as reducing agents to form nanoparticles, and such plant-based nanoparticles have diverse applications in nanomedicines.Regardless of the biological makeup, physiology, or drug-resistant characteristics of various diseases, including viruses, nanotechnology-based solutions effectively block them.Although there are different licensed nanotechnology-based antiviral medications, this chapter emphasizes various nanoparticles and their antiviral role against SARS-Cov-2 (COVID-19).Nanoparticles exhibit antimicrobial properties to limit the bacteria and fungi that might contaminate healthcare-related facilities.Therefore, nanoparticles can eliminate the virus and lower the risk of secondary microbial infections in COVID-19 patients.And lastly, affordable, simpleto-synthesize antiviral nanomaterials may lessen COVID-19's impact on harsh environments and impoverished nations.This chapter is about the antiviral activity of nanoparticles with special emphasis on COVID-19.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 ».