A field comparison of four fungal aerosol sampling instruments: inter-sampler calibrations and caveats
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Four bioaerosol samplers (Reuter Centrifugal, Andersen N6 Single Stage, Surface Air System Super 90, and Air-o-Cell) were used to take c. 300 side-by-side measurements at 75 public building sites. Regression models were developed to examine the relationships between each method pair. The models demonstrate that measurements from these instruments are not directly comparable, requiring inter-instrument calibration. Sampling location (indoor vs. outdoor) was a confounder in all the pairwise comparisons between samplers. In addition, the slopes of the relationships between all method pairs except one differed in indoor vs. outdoor locations. These results emphasize that direct comparisons between methods should not be undergone without prior calibration. Where measurement circumstances are similar to those of this study, the regression models might serve as a basis to convert measurements made with one instrument to those made with another. However, the robustness and generalizability of the models in different measurement settings needs to be assessed. PRACTICAL IMPLICATIONS: Many different bioaerosol sampling devices are in common use for indoor air quality studies. If data from research studies are to be compared, an approximation of the relationships between the equipment would be useful. A comparison of three culturable sampling devices (Andersen N6, SAS 90, RCS) and one particulate sampling device (Air-o-Cell) collecting simultaneous samples under field conditions showed high linear correlations between methods. However, while direct comparisons between sampling data were not possible, the regression models reported here explained 60-85% of the variance in fungal concentrations, and underscored the importance of the effect of environment on measurement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».