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Enregistrement W2034381163 · doi:10.1002/bem.20002

Experimental validation of a statistical model for evaluating the past or future magnetic field exposures of a population living near power lines

2004· article· en· W2034381163 sur OpenAlexaff
A. Turgeon, Michel Bourdages, Patrick Levallois, Denis Gauvin, Suzanne Gingras, Jan Erik Deadman, Daniel L. Goulet, Michel Plante

Notice bibliographique

RevueBioelectromagnetics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueElectromagnetic Fields and Biological Effects
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioelectromagneticsStatisticsStatistical powerPopulationGeometric meanMathematicsStatistical modelPower (physics)Magnetic fieldPhysicsMedicineEnvironmental healthThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was designed to provide an experimental validation for a statistical model predicting past or future exposures to magnetic fields (MF) from power lines. The model estimates exposure, combining the distribution of ambient MF in the absence of power lines with the distribution of past or future MF produced by power lines. In the study, validation is carried out by comparing exposures predicted by the model with the actual measurements obtained from a large-scale epidemiological study. The comparison was made for a group of 220 women living near a 735 kV power line. Knowing that the individual arithmetic means of MF exposures follow a log-normal distribution, the Pearson correlation between the log-transformed measured means and the calculated ones was determined and found to be 0.77. Predicted values of MF exposures were slightly lower than measured values. The calculated geometric mean of the group was 0.33 microT, compared to 0.38 microT for the measured geometric mean. The present study shows good agreement between the measured MF exposure of an individual inside a house near a 735 kV line and the MF exposure calculated using a statistical model.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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