The determinants of Canadian children's personal exposures to magnetic fields
Notice bibliographique
Résumé
Study of the health effects of magnetic fields often depends on identifying determinants and hence indicators of personal exposure. This study identified determinants of children's exposure to magnetic fields and constructed a prediction model for them. For 632 children participating in a case-control study of childhood leukemia, we made direct measures of exposure over 48 h using a portable device, together with observations on candidate determinants. A child's age and sex, the proportion of time spent in the home, and their parents' education or income were very weak predictors of (logged) mean 48 h magnetic field (R(2) < 1%). More important were province (R(2) = 8.0%) and type of residence (R(2) = 11.3%). Low temperatures at the time of measurement were associated with high fields (about 20% increase for each 10 degrees C below 14, R(2) = 4.9%). Several visible attributes of wiring around residences predicted exposure, mostly captured in the Wertheimer-Leeper wire code (R(2) = 13.5%). Stationary 24 h measurement in the bedroom (R(2) = 63.3%) and spot measurements outside the house (R(2) = 40.7%) predicted personal exposures best. Adding other minor predictors increased only slightly variance explained by 24 h stationary (R(2) = 66.2%) and spot (R(2) = 46.8%) measurements. Without spot or stationary measurements, the best model was much less powerful (R(2) = 29.0%). We conclude that spot measurements outside the residence provide a moderately effective basis for estimating exposure for children living there, but do not perform as well as 24 h stationary measurements in the child's bedroom. Although several other easily-observed variables were associated with personal exposure, they were weak determinants, either individually or in combination.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».