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Enregistrement W1978618125 · doi:10.2310/7070.2001.19499

Effects of Passive Smoking on Odour Identification in Children

2001· article· en· W1978618125 sur OpenAlexvenueno aff
Benny Nageris, Itzhak Braverman, Tuvia Hadar, Maynard C. Hansen, Saul Frenkiel

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Otolaryngology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePassive smokingSmokePopulationToxicologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: The effect of passive smoking on odour identification in children has rarely been reported. This study assessed the ability of such young subjects to identify a variety of odours. METHODS: The study population consisted of 20 children, 10 who were exposed to passive smoke at home and 10 with nonsmoking parents. Ten odourants were tested: vinegar, ammonia, peppermint, roses, bleach, vanilla, cough drops, turpentine, licorice, and mothballs. Each child was presented with five test trays containing all 10 odourants in random order. RESULTS: Of the total of 500 odours presented, the control group correctly identified 396 (79%) and the study group identified 356 (71%) (p < .005). The study group tended to misidentify 4 of the 10 odourants tested, namely, vanilla, roses, mothballs, and cough drops-56 of 200 (28%), compared with 96 of 200 (48%) in the control group. This was a highly significant finding (p < .0005). CONCLUSION: This work demonstrated that children exposed to passive smoke have difficulty identifying odours in comparison with children raised in relatively smoke-free environments. The identification of four odourants, vanilla, roses, mothballs, and cough drops, was particularly diminished in this study group.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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