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Enregistrement W2009720753 · doi:10.1139/s06-072

On the qualities of the air as affected by radiant energies (photocatalytic ionization processes for remediation of indoor environments)

2007· article· en· W2009720753 sur OpenAlexvenueno aff
Stacy L. Daniels

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndoor air qualityEnvironmental scienceParticulatesEnvironmental remediationPhotocatalysisPollutantEnvironmental chemistryContaminationWaste managementIndoor bioaerosolEnvironmental engineeringChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Airborne contaminants in indoor environments can affect the health of building occupants. Increased costs have prompted energy conservation and more stringent operational standards for buildings. Tight building envelopes reduce energy losses, but force reassessment of building designs and retrofits. The paradigm has shifted from "ventilation" to "comfort" to "indoor environmental quality" (IEQ). Various air treatment technologies can be used for control of trace contaminants. Conventional processes, such as sorption, filtration, and disinfection, are combined with advanced treatment processes (ATP), such as photocatalytic oxidation to oxidize volatile organic compounds (VOCs), bipolar air ionization to agglomerate particulate matter (PMx), and ultraviolet disinfection to inactivate bioaerosols. Modular hybrid devices are integrated into engineered systems to control low levels of these contaminants. The extensive early development of these technologies is supplemented with improved diagnostic techniques applied to domestic, institutional, and commercial installations. Key words: indoor environmental quality, IEQ, advanced treatment, ultraviolet, UV, titanium dioxide, TiO2, photocatalytic oxidation, PCO, volatile organic compounds, particulate matter, bioaerosols.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,185 · 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'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

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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