Crescimento do mercado de EPIs devido a crise sanitária e soluções para novos mercados através de revestimentos produzidos por nanotecnologia para diversificar o mercado de saúde
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Apesar de interessantes para comercialização, a produção de plásticos atingiu graus preocupantes, ocasionando significativos impactos ambientais, que foram exaltados durante e após a pandemia do Covid-19. Assim, ficou evidente a necessidade de cuidados com a produção de insumos, particularmente descartáveis. De forma geral, a transmissão do COVID-19 e outros agentes patógenos ocorre por meio do ar, a partir de gotículas de fluidos como saliva ou muco expelidos durante a tosse. Estima-se que, em uma tossida, mais de 3.000 gotículas com diâmetros maiores que 5 µm podem ser espalhadas no ar e propagar-se por distâncias de até dois metros, contaminando diversas superfícies presentes no ambiente, onde podem permanecer ativas por períodos de tempo relativamente longos. Neste contexto, este patógeno pode permanecer viável e replicar-se na superfície de EPIs como máscaras descartáveis, tornando-as vetores de transmissão, visto que o vírus pode replicar-se em suas fibras. As máscaras cirúrgicas são produzidas utilizando TNT (Tecido Não Tecido) que precisam ter seu descarte controlado por não se tratar de um material biodegradável e reciclável. Nesse sentido faz necessário soluções que venham suprir e abastecer todo o mercado com um produto biodegradável e antiviral.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.006 | 0.003 |
| Research integrity | 0.007 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.003 |
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 it