PROCESSOS CONVENCIONAIS E PROMISSORES DE INATIVAÇÃO OU REMOÇÃO DO SARS-COV-2 DE ESGOTOS: REVISÃO DE PRINCÍPIOS E MECANISMOS DE AÇÃO
Bibliographic record
Abstract
O SARS-CoV-2 é um novo tipo de coronavírus capaz de infectar humanos e causar a síndrome respiratória aguda grave COVID-19, uma doença que, devido ao seu alto índice de disseminação e fatalidade, tem causado enormes impactos no Brasil e no mundo. Estudos publicados por diversos pesquisadores indicaram a frequente detecção de fragmentos do SARS-CoV-2 em amostras obtidas de redes de esgoto ou de estações de tratamento dos mesmos. A presença do novo coronavírus nesses ambientes tem levantado a possiblidade da transmissão indireta da COVID-19 via rota fecal-oral, ou seja, por meio do contato com águas residuais contaminadas. Além disso, a presença do novo coronavírus nesses ambientes também tem levantado a possibilidade da disseminação do SARS-CoV-2 em animais domesticados e selvagens, assim, propiciar a propagação do patógeno em surtos futuros por meio de infecções cruzadas. Sabendo que inibir a propagação do SARS-CoV-2 através de matrizes aquáticas tem se demonstrado de grandíssima importância como controle da COVID-19, e que o descarte ou reutilização das águas residuais de forma segura tem dependido diretamente da eficácia dos processos de tratamento das mesmas, o objetivo desta revisão foi de descrever os métodos convencionais de inativação ou remoção do SARS-CoV-2 de esgotos, e tecnologias promissoras que poderiam ser utilizadas com estas finalidades. No artigo, foram destacados os mecanismos de ação das técnicas e também breves recomendações que visavam fomentar práticas eficientes e seguras caso implementadas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".