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Enregistrement W2100115896 · doi:10.3402/ijch.v62i2.17546

Particulate matter and gaseous contaminants in indoor environments in an isolated northern community

2003· article· en· W2100115896 sur OpenAlexafffundabout
Michael Guggisberg, Patrick A. Hessel, Dennis Michaelchuk, M. Sampson Atiemo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circumpolar Health · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensSaskatchewan HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésParticulatesStoveSmokeEnvironmental scienceEnvironmental chemistryIndoor air qualityAir pollutionAir quality indexContaminationEnvironmental healthWaste managementEnvironmental engineeringChemistryMeteorologyGeographyMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Globally, 86% of exposure to particulate matter (PM) occurs indoors. Wood furnaces and smoke curing are known sources of PM in isolated communities in northern Canada. STUDY DESIGN: Three homes with wood furnaces, three with oil furnaces, and nine tipis (smoke curing huts) in Deline, Northwest Territories were sampled for carbon monoxide, carbon dioxide, total hydrocarbons, formaldehyde, and for PM of less than 10 microns in diameter (PM10). RESULTS: All gaseous contaminants were below relevant air quality standards. In contrast, all but one environment had PM10 concentrations above standards. The presence of smokers correlated with higher PM10 levels within fuel categories. PM10 did not differ significantly between heating types (means, 0.12-0.53 mg/m3). Exposures to PM10 in tipis averaged 2.3 mg/m3. CONCLUSION: Residents were exposed to substantial concentrations of PM10 from cigarette smoking, wood stoves, and smoke curing. Concentrations were within the range where respiratory symptoms have been observed. Measures to reduce exposure should consider prevention of adverse health effects and preservation of traditional activities.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,994

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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