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Enregistrement W1506496465

Wipe Sampling Methodologies to Assess Exposures to Lead and Cadmium in Urban Canadian Homes

2010· article· en· W1506496465 sur OpenAlexfundaboutno aff
Lauren T. McDonald, Pat E. Rasmussen, Marc Chénier, Christine Levesque

Notice bibliographique

RevueScholarWorks@UMassAmherst (University of Massachusetts Amherst) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHealth Canada
Mots-clésCadmiumSampling (signal processing)Environmental scienceEnvironmental chemistryChemistryEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wipe sampling methods are widely used to quantify lead (Pb) loadings inside homes. In the present study we expand the wipe sampling method to investigate other elements in addition to Pb, namely cadmium (Cd) and the soil tracer yttrium (Y).\nFollowing the ASTM 1728 sampling protocol, 1372 wipe samples (including field blanks and duplicates) were collected from 222 homes using Ghost Wipes™. All wipe samples were digested according to a modified version of the ASTM 1644 digestion protocol in which hydrofluoric acid was added to enhance extraction efficiency, and analyzed using ICP-MS. Recoveries assessed using NIST certified reference materials were 93±6% for Pb and 88±14% for Cd (n=66).\nResults indicated that 43% of Pb and 23% of Cd samples were below LOD (932 ng m-2 and 125 ng m-2 respectively). Threshold values of 125 µg m-2 for Pb and 4.4 µg m-2 for Cd, identified using Q-Q plots, were used to distinguish “elevated” loading values from "background" loading values. Indoor sources and tracked-in soil were identified as potential contributors to elevated loading values. Spearman ranking indicated strong spatial associations amongst the metals. The study shows that wipe sampling provides useful information on room-to-room variability of metals, shedding light on possible sources of metals in residential environments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,220 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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