Evaluation of masks and mask material suitability for bioaerosol capture
Notice bibliographique
Résumé
Non-medical masks such as disposable non-medical, commercially produced cloth, and homemade masks are not regulated like surgical masks. Their performance, in terms of filtration efficiency and breathability, is variable and unreliable. This research provides a quantitative evaluation of various non-medical masks, assesses their fabrics’ potential for the reduction of transmission of bioaerosols such as the SARS-CoV-2 virus, and compares them to surgical masks and N95 filtering facepiece respirators. Using a testing line with a NaCl challenge aerosol, four types of commercial reusable cloth masks, two types of disposable non-medical masks, three types of surgical or N95 masks, and seven types of commonly available materials were tested individually and in combinations. The testing line and procedure were adapted from the ASTM F2299-03: Standard Test Method for Determining the Initial Efficiency of Materials Used in Medical Face Masks to Penetration by Particulates Using Latex Spheres testing method used for testing surgical masks. Filtration efficiencies at 0.15 µm particle diameter at a face velocity of 25 cm/sec for commercial cloth masks, disposable non-medical masks, surgical masks, commercial mask combinations, and homemade combinations ranged from 16–29%, 39–76%, 91–97%, 51–95%, and 45–94%, respectively. The pressure drop results for the different masks and material combinations were all under 3 mm H2O/cm2 except for one material configuration. This study builds on other research that looks at individual materials and masks by testing combinations alongside the individual masks and materials. With proper layering, household materials can achieve the filtration efficiency and low pressure drop requirements of surgical masks. The filtration capabilities of disposable and cloth mask fabrics vary considerably meaning that they are not a reliable or consistent facemask option, regardless of fit.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».