Effects of Passive Smoking on Odour Identification in Children
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».