The MVM Ventilator: Particle physicists, National Labs and Industry
Notice bibliographique
Résumé
In response to the needs for ventilators for critically ill Covid-19 patients a collaboration of international particle physicists, engineers, software specialists, industry and medical specialists came together to create rapidly a simple, low-cost, open-source ventilator tailored specifically for such patients. The project was initiated by Professor Cristian Galbiati, spokesperson of the DarkSide-20k experiment designed to use about 55 tons of low-radioactivity liquid Argon to search for high-mass WIMPS as Dark Matter candidate particles at the Gran Sasso underground laboratory. This experiment is a successor to the DEAP experiment and pre-cursor to the proposed ARGO experiment at SNOLAB. It was realized that the expertise in gas handling and computer control that has been developed for these experiments could be used to develop the Mechanical Ventilator Milano (MVM). The Italian group was immediately joined by Canadian scientists and engineers from TRIUMF laboratory, CNL Chalk River, SNOLAB and the McDonald Institute and other international collaborators. A prototype was working in the lab within 10 days, papers were published openly for the design, industrialized versions were developed and the collaboration won a Canadian government contract that has now resulted in the delivery of over 6000 ventilators to the Canadian stockpile following Health Canada Interim Authorization. Donation to other countries in need is another possibility under discussion. A description will be provided of how this highly motivated team pivoted their work to make a contribution to the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,020 | 0,016 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,012 |
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 ».