How do we assess mould levels? Testing the parameters of rapid adenosine bioluminescent swabs in conservation
Notice bibliographique
Résumé
Successfully detecting and treating mould on cultural heritage to a ‘safe’ level is an important concern due to the variety of remediation approaches, substrates and health hazards posed by such fungi. In conservation, rapid adenosine bioluminescent swab testing has been used in two main applications: to identify if fungi are present, and to attempt to quantify if a remediated object is ‘clean enough’ for regular use or storage. A literature review across the food hygiene, healthcare and conservation sectors was combined with a simple lab experiment comparing RLU (Relative Light Unit) values obtained using a Kikkoman PD-30 lumitester with LuciPac Pen swabs on various surfaces against low magnification, high magnification and SEM imaging of the same samples. Results show it is impossible to establish numerical benchmarks for ‘clean enough’ and furthermore confirm that the devices are not ideal for diagnosing what is and is not mould. However, tracking the efficacy of remediation processes with the devices was successful when three sample areas were compared: a visually clean area before treatment, a visually mould damaged/dirty area before treatment, and the latter after a mould remediation treatment. This suggests that rapid adenosine bioluminescent swab testing can provide supporting evidence to conservators to make more informed decisions about how effective cleaning processes are for a particular artefact substrate.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».