Can free chlorine residuals entering building plumbing systems really be maintained to prevent microbial growth?
Notice bibliographique
Résumé
Secondary disinfection aims to prevent microbial regrowth during distribution by maintaining disinfectant residuals in water systems. However, multi-factorial interactions contribute to free chlorine decay in distribution systems, and even more so in building plumbing. Assembling 1737 samples from nine large institutional buildings, a meta-analysis was conducted to determine whether building managers can actively rely on incoming free chlorine residuals to prevent in-building microbial amplification. Findings showed that free chlorine concentrations in first draws met the 0.2 mg/L common guide level in respectively 26 %, 6 % and 2 % of cold, tepid and hot water samples, whereas flushing for 2-60 min only significantly increased this ratio in cold water (83 %), without reaching background levels found in service lines. Free chlorine was significantly but weakly (R≤ 0.2) correlated to adenosine triphosphate, heterotrophic plate count and total and intact cell counts, thus evidencing that residuals contributed to decreased culturable and viable biomass. Detection of culturable Legionella pneumophila spanning over a 4-log distribution solely occurred when free chlorine levels were below 0.2 mg/L, but no such trend could be distinguished clearly for culturable Pseudomonas aeruginosa. Water temperatures below 20 °C and >60 °C also completely prevented L. pneumophila detection. Overall, the majority of elevated microbial counts were measured in distal sites and in tepid and hot water, where free chlorine is less likely to be present due to stagnation and increased temperature. Therefore, building managers cannot solely rely on this chemical barrier to mitigate bacterial growth in bulk water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».