Risk assessment for LED lighting flicker
Notice bibliographique
Résumé
Background LED (Light Emitting Diode) based lighting has been predicted to reach as much as 60% share of the global lighting market in the next 10 years. It is characterized by exceptional lifetime and excellent energy efficiency. However potential health concerns have been associated with flicker in some LED lighting technologies. Aims/Objectives/Purpose The IEEE PAR1789 Working Group has undertaken a risk assessment of potential hazards associated with flicker in LED lighting as part of an effort to develop Recommended Practices of Modulating Current in High Brightness LEDs for Mitigating Health Risks to Viewers. Methods Information on potential health effects of flicker was collected through an extensive literature review and consultation with experts. A risk assessment was conducted following the Eurosafe framework model of risk assessment. Results/Outcome Potential adverse effects of flicker include seizure, stroboscopic effects, migraine, exacerbation of repetitive behaviour in persons with autism, and asthenopic effects including eyestrain, fatigue, and reduced performance on visual tasks. Some health effects are well understood in terms of susceptible subgroups, prevalence and influential parameters while other potential hazards are less extensively studied. Therefore the risk assessment incorporates informational certainty as well as probability and severity of potential effects. Significance/Contribution to the Field Enable confidence in safe use and guidance for safe design of an environmentally important lighting technology.
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».