文献
J-GLOBAL ID:202202211308226161
整理番号:22A0550504
音声生成エアロゾル沈降時間とウイルス生存率はCOVID-19伝播予測を改善することができる【JST・京大機械翻訳】
Speech-generated aerosol settling times and viral viability can improve COVID-19 transmission prediction
著者 (4件):
Gu Alan Y.
(Linde Laboratories, California Institute of Technology, Pasadena, California 91125, USA. mrh@caltech.edu)
,
Zhu Yanzhe
,
Li Jing
,
Hoffmann Michael R.
資料名:
Environmental Science: Atmospheres
(Environmental Science: Atmospheres)
巻:
2
号:
1
ページ:
34-45
発行年:
2022年
JST資料番号:
W6470A
ISSN:
2634-3606
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
イギリス (GBR)
言語:
英語 (EN)