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Enregistrement W6964309534 · doi:10.25855/t2022-038

Analyse du risque sanitaire provoqué par l'utilisation d'un échangeur air-sol (EAHE)

2022· article· fr· W6964309534 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSociété Française de Thermique · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Ecology and Soil Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPanacheBelgicaIle de franceFagaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'efficience énergétique des bâtiments est essentielle à la réussite de la transition énergétique. Afin de limiter la consommation d'un bâtiment, un puits canadien peut-être couplé au système de ventilation mécanique. Cette technique utilise la capacité thermique de la terre, pour amortir et déphaser la variation périodique de la température extérieure. L'air transportant également de l'humidité, un phénomène de condensation va apparaître principalement en période estivale. Cette condensation va s'accumuler et créer un biotope propice au développement de microorganismes qui pourraient contaminer l'air de ventilation. Cette étude a donc deux objectifs. Premièrement, réaliser un modèle permettant de quantifier en températures et en volume les condensats produits par un puits canadien. Deuxièmement réaliser l'étude de la biocénose présente sur différents sites et pour différentes saisons afin de déterminer si des pathogènes sont présents et si ceux-ci peuvent passer d'un site à l'autre. Les pathogènes étant identifiés, leurs conditions de développement pourront être comparées aux résultats des modélisations. Différents modèles numériques d'un EAHE ont été développés et validés avec des mesures expérimentales sur une période d'un an en utilisant un pas de temps d'une heure. Afin de limiter le temps de calcul nécessaire à l'étude de la configuration 3D instationnaire, un modèle pseudo-3D a été utilisé pour déterminer le champ de température et les flux échangés. L'EAHE étudié est constitué de deux tuyaux enterrés à une profondeur allant de 1,25 m à l'entrée à 2 m à la sortie sur une longueur de 25 m. La pente de 3 \% permet l'évacuation des condensats et les concentre dans un volume à base cylindrique. La comparaison du modèle et des relevés expérimentaux donne, pour la température en sortie du EAHE, une erreur absolue moyenne de l'ordre de 0,7 °C et une erreur maximum inférieure à 3 °C. La quantité de condensats produits durant l'année de référence (2015) est de 25.22 kg et les températures de ceux-ci sont comprises entre 3°C et 23 °C. Pour analyser les différents biotopes, l'installation étudiée a fait l'objet de deux campagnes d'échantillonnage. La première étape de ces campagnes a été la mise au point d'un système de captation des microorganismes présents dans le milieu aérien. Les échantillons prélevés ont fait l'objet d'une extraction d'ADN et d'un séquençage (Séquençage à haut débit-NGS sur une plateforme Illumina MiSeq pour une précision de l'ordre de 99.9 \%). Les populations ciblées sont les populations bactériennes (en se basant sur le gène 16S rDNA) et fongiques (en se basant sur la sous-région ITS2). Le traitement bio-informatique des séquences obtenues (reads) a permis de les identifier (assignation taxonomique au niveau du genre et parfois de l'espèce). Les populations bactériennes et fongiques de l'air extérieur, de l'air à la sortie du puits, de l'air à l'intérieur du bâtiment ainsi que des condensats sont analysées et comparées. Leur développement est mis en relation avec les niveaux de température atteints dans le puits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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